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アクティブ・ラーニング (Active Learning)とは何か?

最近は、教育改革の話題の中でアクティブ・ラーニングという言葉を頻繁に見聞きします。しかし、カタカタでいわれてもいまひとつピンと来ません。アクティブ・ラーニングとはいった何のことでしょうか?

 

アクティブ・ラーニングの定義

【アクティブ・ラーニング】 伝統的な教員による一方向的な講義形式の教育とは異なり,学習者の能動的な学習への参加を取り入れた教授・学習法の総称。学習者が能動的に学ぶことによって,後で学んだ情報を思い出しやすい,あるいは異なる文脈でもその情報を使いこなしやすいという理由から用いられる教授法。発見学習,問題解決学習,経験学習,調査学習などが含まれるが,教室内でのグループ・ディスカッション,ディベート,グループ・ワークなどを行うことでも取り入れられる。(第4期中央教育審議会 大学分科会 制度・教育部会 学士課程教育の在り方に関する小委員会(第6回)議事録・配付資料 資料8-2 学士課程教育の再構築に向けて(審議経過報告)(案)用語解説(案)) (リンク)

この説明からすると、特定の教授法というよりも、実践的な教育方法のひとつの考え方であり、そのような考え方に基づく教授法をまとめた呼称のようです。

アクティブ・ラーニングの学術的な定義では、『一方的な知識伝達型講義を聴くという(受動的)学習を乗り越える意味での、あらゆる能動的な学習のこと。能動的な学習には、書く・話す・発表するなどの活動への関与と、そこで生じる認知プロセスの外化を伴う』(*2)とされています。(*2 溝上慎一「アクティブラーニング論から見たディープ・アクティブラーニング」(松下佳代編著『ディープ・アクティブラーニング』勁草書房、2015年、p.32)より)(アクティブ・ラーニングをどう評価すべきか〜西岡加名恵氏に聞く eduview)

 

アクティブ・ラーニングに対応する日本語は何か

文科省の資料を見ると、

「主体的・ 対話的で深い学び」の実現(「アクティブ・ ラーニング」の視点)(幼稚園、小学校、中学校、高等学校及び特別支援学校の学習指導要領等の改善及び必要な方策等について(答申)平成28年12月21日 中央教育審議会 )(PDF)

「主体的・対話的で深い学び」(アクティブ・ラーニング)の視点からの道徳科の指導改善について (考える道徳への転換に向けたワーキングループ(第3回) 主にご検討いただきたい論点について)(HTML LINK)

言葉の使い方が曖昧なのですが、事実上、「アクティブ・ラーニング」=「主体的・ 対話的で深い学び」という英語と日本語の言い換えをしているようです。

 

アクティブ・ラーニングという言葉遣いの歴史的な経緯

どうにもわかりにくいアクティブ・ラーニングという言葉ですが、なぜわかりにくい状況になってしまったのかをわかりやすく解説したサイトあったので紹介します(一部割愛、太字強調は当サイト)。

近年ずっと教育業界では「アクティブ・ラーニング」という用語が一人歩きしてきました。このアクティブ・ラーニングについて、起源を辿ると2012年8月に中教審に取りまとめられた「新たな未来を築くための大学教育の質的転換に向けて~生涯学び続け、主体的に考える力を育成する大学へ~(答申)」に遡ります。

本文には「従来のような知識の伝達・注入を中心とした授業から、教員と学生が意思疎通を図りつつ、一緒になって切磋琢磨し、相互に刺激を与えながら知的に成長する場を創り、学生が主体的に問題を発見し解を見いだしていく能動的学修(アクティブ・ラーニング)への転換が必要である」という表現が出てきています。…

つまり、アクティブ・ラーニングとは、当初は大学教育のあり方を考える際に使用された言葉だったのです。… こういった発想が、なぜか高等学校・中学校・小学校にまで下ってきたというのが現状です。(2020年、次期学習指導要領~消えた「アクティブ・ラーニング」Posted on 2017-04-10 by 夏目 凛 edutmrrw.jp)

アクティブ・ラーニングがなぜ、「主体的・ 対話的で深い学び」という日本語に落ち着いたのか、その経緯は、以下のサイトでかなり詳しく解説されています(一部割愛、太字強調は当サイト)。

active learningという用語は、1980年代に米国の高等教育のなかで用いられるようになり、1990年代に入って定義され概念化された。… このようなactive learningは、日本の高等教育改革のなかで「アクティブラーニング」としてカタカナとして紹介され、後に『質的転換答申』(2012年)で「アクティブ・ラーニング」として国の施策用語となった(詳しくは「(理論)アクティブラーニング論の背景」「(理論)大学教育におけるアクティブラーニングとは」を参照)。
「アクティブ・ラーニング」が、高等教育のみならず、初等中等教育にまで下りて用いられる方向で検討され始めたのは2014年11月のことである。下村博文前文科大臣より中教審へ諮問され(注1)、「アクティブ・ラーニング」が学習指導要領の改訂の目玉の一つとなったのである。… 「深い学び」が加わったのは、「主体的・協働的な学び」としてのアクティブ・ラーニングでは、教科学習の理解の質が落ちるという懸念が、中教審委員、文科省事務方に大きくもたれたからだと推察される。((理論)初等中等教育における主体的・対話的で深い学び-アクティブ・ラーニングの視点 v3  溝上慎一のホームページ)(HTML LINK)

アクティブ・ラーニング、アクティブ・ラーニングとこれほど騒がれてきたにもかかわらず、新しい学習指導要領ではアクティブ・ラーニングという言葉の使用は避けられて、日本語で「主体的・ 対話的で深い学び」に落ち着いたというのが実情のようです。学習指導要領の中では使われなかったとはいえ、アクティブ・ラーニングという言葉が今でも非常に重要なキーワードとして活発に使われていることが、文科省のウェブサイト上の文書をみるとわかります。

 

アクティブ・ラーニングへの批判

「はいまわる経験主義」「活動あって学びなし」「はいまわるアクティブ・ラーニング」などの批判があるようです。

生活経験を重視するあまり、伝統的な学問体系の教授が軽視され、断片的な学習に終わって知識の積み重ねが不十分であったり、また活動という手段が目的化された活動主義に陥りがちなどの批判や反省が湧きあがる。「這い回る経験主義」とは、これらの批判を揶揄したものである。(這い回る経験主義 ハイマワルケイケンシュギ eic.or.jp)

 

参考(アクティブ・ラーニングの手法の例)

  1. アクティブ・ラーニングとは ~基礎・基本を事例含めご紹介!~ (find-activelearning.com)

 

参考(文科省資料など)

  1. 新しい学習指導要領の考え方 -中央教育審議会における議論から改訂そして実施へ- 文部科学省 http://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/__icsFiles/afieldfile/2017/09/28/1396716_1.pdf
  2. 「主体的・対話的で深い学び」が求められる背景 2030 年の社会を見据えて https://www.tochigi-edu.ed.jp/center/cyosa/cyosakenkyu/h29_jyugyokaizen/pdf/h29_jyugyokaizen_01-1.pdf

 

参考

  1. (理論)初等中等教育における主体的・対話的で深い学び-アクティブ・ラーニングの視点 v3  溝上慎一のホームページ HTML LINK
  2. 2020年、次期学習指導要領~消えた「アクティブ・ラーニング」Posted on 2017-04-10 by 夏目 凛 edutmrrw.jp
  3. Practical Approaches to Active Learning in ESL (YOUTUBE 1:17:18)

 

高校生向け大学オープンキャンパス2018日程

夏休みはオーキャン(オープンキャンパス)の季節です。志望大学を良く知る絶好の機会なので、利用しない手はありません。

大学オープンキャンパス日程検索サイト

  1. 大学オープンキャンパスカレンダー (Knowledge Station)
  2. オープンキャンパスに行こう!(スタディサプリ)
  3. オープンキャンパスを調べる(Benesseマナビジョン)

 

2018年 高校生を対象とした大学オープンキャンパス(大学進学案内)

* オープンキャンパスは事前申し込み制の大学が多いので、ご注意ください。

* 複数回実施する大学、学部やキャンパスによって日程が異なる大学などありますので当該大学ウェブサイトで詳細をご確認ください。

* 以下のリストは網羅的ではありません。

12/15 摂南大学 寝屋川キャンパス 法・外国語・経済・経営・理工学部対象 オープンキャンパス

10/28日 武蔵野キャンパス 武蔵野大学 WELCOME! OPEN CAMPUS 2018

9月16日(日)日本女子大学オープンキャンパス 

9/16, 12/15 摂南大学 寝屋川キャンパス 法・外国語・経済・経営・理工学部対象 オープンキャンパス

8/26日 27月 有明キャンパス 武蔵野大学 WELCOME! OPEN CAMPUS 2018

8/25, 8/26, 3/16/2019 摂南大学  枚方キャンパス 薬学部・看護学部対象 オープンキャンパス

8/23(木)・8/24(金) 立教大学 新座キャンパス

2018年8月21日(火)・22日(水) 明治大学 中野キャンパス 対象学部:国際日本学部・総合数理学部(全学科) ※理工学部情報科学科・数学科も参加

8/19日 20月 武蔵野キャンパス 武蔵野大学 WELCOME! OPEN CAMPUS 2018

8月11日(土・祝)大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 外国語学部

2018年8月11日(土・祝) 東京理科大学  野田キャンパス

8/11, 9/16, 12/15 摂南大学 寝屋川キャンパス 法・外国語・経済・経営・理工学部対象 オープンキャンパス

2018年8月10日(金) 東京理科大学  神楽坂キャンパス

8月10日(金) 大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 薬学部 基礎工学部

2018年8月9日(木)、10日(金) 岐阜大学応用生物科学部 2日間とも、ほぼ同一内容を実施(課程学科説明・入試説明,模擬講義,研究室見学,体験実習,ブース展示,各種施設見学等)

2018年8月9日(木) 東京理科大学 葛飾キャンパス

2018年08月09日 木曜日 〜 2018年08月10日 金曜日 京都大学オープンキャンパス2018

8月9日(木) 大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 歯学部 / 工学部 経済学部 / 理学部

8/8WED , 8/9THU, 8/10FRI 名古屋大学 OPEN CAMPUS 2018 受付期間:平成30年7月2日(月)(16:00から)~7月13日(金)(17:00まで)

2018年8月8日(水)・9日(木) 明治大学 生田キャンパス 対象学部:理工学部・農学部(全学科) ※総合数理学部も参加

8月8日(水)弘前大学オープンキャンパス

8月8日(水) 大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 医学部保健学科 文学部

8月7日(火) 大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 医学部医学科 法学部

8月7日(火) 北海道大学 医学医学科

8月6日(月) 九州大学 病院キャンパス:医学部・歯学部・薬学部 オープンキャンパス   九州大学医学部生命科学科オープンキャンパス

8月6日(月) 北海道大学 函館キャンパス 水産学部のみ

8月6日(月) 大阪大学オープンキャンパス(大学説明会) 人間科学部

8月5日(日), 8月6日(月) 北海道大学 札幌キャンパス

8月5日(日) 日本女子大学オープンキャンパス

8月5日(日)九州大学 箱崎キャンパス:文学部・教育学部・法学部・経済学部 オープンキャンパス

8.5SUN, 8.6MON 中央大学 OPEN CAMPUS 2018 後楽園キャンパス 理工系学部希望者対象

8月4日(土)、8月5日(日) 麻布大学オープンキャンパス

8月4日(土)・8月5日(日)東京農業大学 厚木オープンキャンパス 対象学部など 農学部 / 農学科・動物科学科・生物資源開発学科・デザイン農学科 生物産業学部 (北海道オホーツクキャンパス)も出展します。

8月4日(土)・8月5日(日)東京農業大学 世田谷オープンキャンパス 対象学部など 応用生物科学部・生命科学部・地域環境科学部・国際食料情報学部・教職課程・学術情報課程 生物産業学部(北海道オホーツクキャンパス)と農学部(厚木キャンパス)も出展します。

8/4, 8/5 東京電機大学 オープンキャンパス(東京千住キャンパス)
8/4, 8/5 東京電機大学 オープンキャンパス(埼玉鳩山キャンパス)

8/4 8/5 日本大学生物資源科学部オープンキャンパス2018
8/4 北海道大学  獣医学部
8月4日(土)九州大学 伊都キャンパス:共創学部・理学部・工学部・農学部 オープンキャンパス
大橋キャンパス:芸術工学部

8月3日~5日 青山学院大学  青山キャンパス オープンキャンパス

8/3(金) 立教大学 池袋キャンパス 理、社会、法、観光 (事前予約制)

2018年8月2日(木)・3日(金)・4日(土) 明治大学  駿河台キャンパス 対象学部:文系学部(全学科) ※農学部食料環境政策学科も参加

8/2(木) 立教大学 池袋キャンパス 経済、経営、理、コミュニティ福祉 (事前予約制)

8/1(水) 立教大学 池袋キャンパス 文、異文化コミュニケーション、理、現代心理 、GLAP (事前予約制)

2018年8月1日(水)・8月2日(木) 東京大学 高校生のための東京大学オープンキャンパス 【2018年度参加登録期間】2018年7月11日(水)17:00~8月2日(木)【2018年度事前申込期間】2018年7月11日(水)17:00~7月25日(水)

7月31日(火)、8月1日(水) 東北大学農学部オープンキャンパス

7/29, 8/11, 9/16, 12/15 摂南大学 寝屋川キャンパス 法・外国語・経済・経営・理工学部対象 オープンキャンパス

2018.07.28SAT 秋田大学 OPEN CAMPUS

7/22日 有明キャンパス 武蔵野大学 WELCOME! OPEN CAMPUS 2018

7月22日(日) 日本女子大学オープンキャンパス

7月15日(日)秋田県立大学 オープンキャンパス2018

7月15日(日) 電気通信大学オープンキャンパス 京王線 調布駅下車

7月15日, 8月4日、8月5日 東京電機大学 オープンキャンパス(埼玉鳩山キャンパス)

7月15日 青山学院大学 相模原キャンパス オープンキャンパス

火星が2018年7月31日に最も接近

夜の南天低いところに異様に赤く明るく光る星が目につきますが、それは火星で、現在地球にかなり接近しているため明るく見えています。

火星大接近2018(国立天文台)

2003年8月以来の最接近で、2018年7月31日に火星は地球に最も近づきます。ちなみに衝(Opposition)(火星が太陽の正反対の位置にくる)は7月28日(日本時間)。

What’s Up for July 2018

火星大接近2018は、「大接近」とも呼ばれる近い距離での最接近となります。このころの火星はマイナス2.8等の明るさで輝き、視直径は24秒角を超えます。(大学共同利用機関法人 自然科学研究機構 国立天文台)

 

参考

  1. 火星大接近 2018年夏、南の空の赤い星に注目! 7月31日 地球再接近 距離:5760万km (astroarts.co.jp)
  2. Watch for it: Mars will be CLOSEST to Earth in over 30 years (theweathernetwork.com)
  3. 火星が地球に最接近(2018年7月)(国立天文台)
  4. 火星の大接近と小接近 (国立天文台)

大学院生やポスドクをいじめるボス

大学院生やポスドクを自分のラボにせっかく受け入れたにもかかわらず、受け入れ後になぜかいじめだす教授(やPI)がいます。

「俺がボスだ、わかったか? 俺の言ったことをやれ。やらないなら、ラボから出て行け。」

“I’m the boss, get it? Do what I say or get out of my lab.” (3 Academic Advisors Who Will Ruin Your PhD Career cheekyscientist.com)(訳:当サイト)

「いじめを働く人」に分類される人たちが、それをいじめだと自分で認識することはほとんどない。彼らは、自分の行動には全く何の問題もないと信じているのだ。

People labelled as bullies rarely self-identify in the role, believing their behaviour to be perfectly acceptable. (White coat bullies. Roger Collier. CMAJ August 05, 2014 186 (11) 820) (訳:当サイト)

大学院生やポスドクの言うことには一切耳を貸さずに、教授が一方的に攻撃的な言動を繰り返すのは、例えそのような自覚がなかったとしても、アカデミックハラスメントに相当する行為であり、許されることではありません。

悪いスーパーバイザーは、標的となる人に屈辱を与えて怖がらせることだけの目的で、長期間にわたって様々な攻撃的な行動をとります。虐待するスーパーバイザーは、犠牲者の考え方や意見に耳を貸しません。ひとつ例を挙げると、PIが特定のラボメンバーの意見を聞かなかったり、ラボミーティングのときにその人だけ発言を認めなかったりします。たいした理由もなくその人の研究プロジェクトを変更すると決め、その人のキャリアを潰したりします。研究者が自分のプロジェクトの新しいアイデアを出しても、PIは、その研究プロジェクトを推進する実験にもかかわらず一切やらせなかったりします。(訳:当サイト)

A bad supervisor can perpetuate a wide range of aggressive behaviors over time with the only goal of humiliating and frightening the target. An abusive supervisor ignores the victim’s views and opinion. An example is when a PI doesn’t listen to the opinions of a certain lab member or doesn’t allow that person to speak at all during lab meetings. To block the victim’s career, the bully supervisor can decide to change the victim’s project for no obvious reason. For instance, a trainee proposes new ideas for his/her project, but the PI doesn’t allow him/her to perform any experiments that can improve the project. (Bullying in science: let’s face the problem By Margherita Perillo ascb.org March 16, 2018)

 

教授のこのような不可解な行動はどのように説明されるのでしょうか?

サイエンティストとしては素晴らしい仕事をしているけれど、人との接し方をわかっていないような人間があなたのスーパーバイザーになってしまうことがあります。

You can have supervisors who are brilliant in their work as scientists but who don’t necessarily have people skills. (イジメ行為を働くボスたち Bosses Who Bully  By Irene S. Levine Science Careers Sep. 22, 2006, 8:00 AM)(訳:当サイト)

なぜスーパーバイザーが一部の人間をいじめの標的にするのか little is still known as to why certain individuals are picked by supervisors as targets for abuse (Taking it out on survivors: Submissive employees, downsizing, and abusive supervision. Pedro Neves. Journal of Occupational and Organizational Psychology First published: 08 April 2014)(訳:当サイト)

自己評価が低く仲間からのサポートも少ない人ほどスーパーバイザーから攻撃されやすい。Employees with poor core-self evaluations (an aggregate measure related to self-esteem and sense of control) and poor coworker support were more likely to experience aggressive behavior from their supervisor (belittling, blaming, etc.). (End Abusive Behavior on Your Team Liane Davey, Harvard Business Review JULY 18, 2014)(訳:当サイト)

 

毒親ならぬ毒ボスの典型的なパターン

(1)過干渉。学生の進捗状況を1日に何回もチェックしたりするPI.

(2)敵対的ー攻撃的。いつも声を荒げ、乱暴な言葉遣いをし、あなたに罪悪感を植え付けるようとするPI。

(1) Micromanaging. Some PI’s check up on their students daily, even multiple times a day.

(2) Hostile-aggressive. Some PI’s are routinely raise their voice, use strong language, or try to put a guilt trip on you.

(Bullying in Lab: Are PIs Guilty? by DORA FARKAS)(訳:当サイト)

 

Several of my lab mates are bullied by our supervisor. I use this term because the people affected tend to be the ones with less confidence, who don’t answer back and don’t stand up for themselves. Other people (including me) have a good relationship with this supervisor so this issue doesn’t affect everyone. (Bullying supervisors – what really is the best strategy to deal with it? PhD Discussion Forum 19 May 2014 20:51)

ボスが何故、質問者さまを嫌ったのかというのは、反論したことを根に持っているからではないかと考えられます。逆に言えば、その反論は正しかったのでしょう。人に意見することは好きでも人から意見されることは大嫌いな人はいくらでもいます。(研究室の学生ボスに嫌われています。質問日時:2009/07/07 00:00 教えて!goo)

 

ハラスメントに対処してくれない大学

彼は学部長だったので、なすすべがなかった。大学側が、「どうしなさいとは言えないから、どうすれば自分がハッピーになるか自分で考えて」と言うので、「公正に扱ってもらって、自分が博士号を取得できればハッピーだ」と言ったら、ぶち切れられた。

Last year after five years of working together, my former supervisor decided he had in fact just realized I was incapable of scientific research, and should not get a PhD, so goodbye. (I am obviously summarizing rapidly a project that wasn’t working, and his lack of supervision which became pretty abusive.) He was department head so there was little to be done, and the board supposed to supervise my PhD’s official advice was “we can’t tell you what to do, so think about what makes you happy,” and then get pissed when I said what made me happy was being treated fairly and finishing my PhD. (My former supervisor was a bully reddit.com)(抄訳:当サイト)

 

参考(研究室におけるいじめ)

  1. 質問:いざ留学してみて、留学前に考えていたのと一番違っていたのは何ですか? アンケート集計結果(最終投票:日本時 2017/12/6(水)23:00、総投票数:115)選択項目 ボス
  2. Burn it Down: Emails of Adviser & Professor Abuse Expose Systemic Crisis in Academia (allisonharbin.com August 13, 2017)
  3. https://www.postgraduateforum.com/?kw=bully
  4. https://en.wikipedia.org/wiki/Workplace_bullying_in_academia
  5. Bullies have no place in academia – even if they’re star scientists (The Guardian 15 Dec 2017 07.30 GMT)
  6. Stand Up, Speak Out, #EndLabBullying (20 Jun 2017 12:44 BST Posted by David Payne)
  7. How to handle a PI who constantly threatens to kick me out of their lab? (academia.stackechange.com)
  8. What To Do When The Principal Investigator In Your Scientific Research Lab Doesn’t Like You (cheekyscientist.com)
  9. The Bullying Scandal in Zurich (telescoper.wordpress.com 2017/10/23)
  10. Bullying of Academics in Higher Education (bulliedacademics.blogspot.com 2014/05)
  11. How I broke up with my supervisor. October 2, 2013 · by Thesis Whisperer
  12. Bullying in the lab (Posted by ELISA Genie on May 14th, 2013, thenode.biologists.com)
  13. Toxic academic mentors (TENURE, SHE WROTE 12 AUG 2013)
  14. http://labmosphere.com/index.php/2018/02/18/reporting-bullying-and-abuse-at-your-institute-anonymous-blog-post/
  15. Bullying by a supervisor (PhD Discussion Forum 19 June 2011 22:17)
  16. Mean and Nasty Academics: Bullying, Hazing, and Mobbing (academicladder.com FEBRUARY 24, 2008)
  17. Career Blocker: Bad Advisors (By Livia Puljak. Science Careers Jan. 13, 2006)
  18. How do I know if my boss is a bully? http://scforum.sciencecareers.org/viewtopic.php?t=7791&p=61367
  19. Lessons from a Recovering Postdoc
    by BIOCHEMBELLE リンク
  20. When Bad Things Happen to Good Postdocs (chronicle.com By Lincoln Webber JULY 03, 2006)
  21. Bullying in academia immunology.org
  22. ようやく自分らしさが出せてきたかな? (アメリカポスドクの歩き方 2013/09/24) ラボで問題が起きた時というのは、それぞれが良かれと思ってやったことが価値観の違いやズレのせいでこんがらがってしまったことばかりだったのだ。

 

参考(職場でのいじめ全般)

  1. ‘I became convinced I was going mad’ – your experiences of workplace bullying (The Guardian Guardian readers and Charlotte Seager. Sat 1 Apr 2017 07.00 BST)
  2. Why Do Bully Bosses Bully Their Stars – And Redheads? It’s more about the bully than the star, as columnist Richard Cohen explains. (By RICHARD B. COHEN. AOBVE THE LAW Mar 16, 2017 at 5:57 PM)
  3. Culture of cruelty: why bullying thrives in higher education (Sam Farley and Christine Sprigg, The Guardian Mon 3 Nov 2014 15.30 GMT)

大学院やポスドク先の研究室の選び方

高校生の中には大学を「偏差値」で選ぶ人がいますが、大学院を「大学の偏差値」で選んではいけません。なぜなら、アカデミアで研究者を目指す場合には、大学院の名前よりも、実際に出した論文業績で評価されるからです。どこの大学であろうが、科学者になるための十分なトレーニングがちゃんと受けられて、そのうえで、研究成果をしっかり挙げられるいいラボを選ぶ必要があります。

博士号取得後のポスドク先選びも、これからの数年間をどの研究室で過ごすかで研究者のキャリアが決定付けられるので大変重要です。しかし、ラボ選びは、難しいものです。

ラボ選びが正しい選択だったかどうかは、結果論になるでしょう。将来アカデミアで研究者を目指す人が、大学院やポスドク先の研究室を選ぶときに気をつけるべきポイントを考えてみたいと思います。

 

研究テーマを自分で選ぶラボかテーマが上から与えられるラボか

研究室の主宰者(PI,教授)の方針によって、学生がどのように研究を進めていくかは大きく異なります。両極端を言えば、自分でやりたいことがわからないままラボに入ってしまった学生が完全に放置されてしまラボ、その逆で、自由度ゼロで与えられたテーマをやらないとボスとの関係が損なわれて半ば奴隷のように働かされるラボ。どちらも存在します。

  • この研究室は 大学院生は先生にテーマをもらって、その下で働くといったタイプのところではありません。
  • 自分で『こういうことを考えたい、わかりたい、やりたい』という 強い研究動機、目的を持っていることが期待されます。
  • 「知識の蓄積、修得」 を主目的にしている方は当研究室には向いていません。
  • うまく難しい問題を解けるという方よりも、新しい問題を作るといった方に向いています。

(引用元:大学院金子研究室志望者への注意)

理論系か実験系かで大きくかわると思いますが、生物系・実験系の分野のラボであっても両極端が存在します。大抵の場合はその中間のどこかのスタンスではないかと思いますが、そのあたりの見極めは非常に大事です。ひどい場合には、入る前と後でボスの言うことが変わっていることすらあります。

関連記事 ⇒ 研究テーマの選び方 22のポイント

テーマの与えられ方に関しては、立場(学部学生の卒研か、大学院修士課程の学生か、博士課程か、ポスドクか)の違いで、ボスがテーマを配慮することもあります。博士課程であれば筆頭著者論文が必要なので、それなりの大きいテーマになりますし、卒業研究や修士の学生の場合は、努力賞で卒業させてしまえるので、リスキーなテーマを与えたり、逆に先輩のお手伝い仕事的なテーマだったりと、いろいろなパターンがあり得ます。

表面的にはボスがテーマを提案してくれたとしても、実は全くモノにならないしょうもないことでしかないということもあります。その場合には、自分でモノになるテーマにスイッチするか、モノになるところまで持って行くかといった自主性が求められるので、上の言うことをただ聞くだけの人にはかなりのハードルの高さだと思います。

 

違う大学(院)に行くか同じ大学・学科に進学するか

学部学生であれば卒業研究で配属されたラボにそのまま大学院も行くのか、それともこれを機会に他大学や他学科に行くかという選択があります。修士課程の学生も、博士課程進学を機に他に移るかどうかという選択があります。快く送り出してくれない教授もいるので、余計に、悩むところでしょう。しかし、自分の人生なのですから自分の研究者としてのキャリアにもっとも望ましい選択が何かという観点で選ぶのがよいと思います。

正論を言うなら、自分が興味を持っている研究分野を牽引する一番のラボを選ぶべきです。それが海外の大学にあるのなら、海外の大学院も視野に入れるべきでしょう。

自分が大学院を選んだときは、自分のいた学科の大学院にはあまり活気を感じなかったのと行きたいラボが見当たらなかったため、他大学の大学院に目が行きました。だからといって、他大学の大学院にどんな先生がいるのか自力で調べる能力もなかったので、話しをしやすかった先生に聞いてどこの大学ならどの人が研究を活発にやっているのか、何人か挙げてもらいました。

 

研究室ウェブサイトの情報を鵜呑みにしないこと

ラボのホームページには教育的なことがたくさん書いてあるのに、なぜかそのラボからは研究者がほとんど巣立っていないというラボもあります。批判的な態度でウェブサイトをチェックするのがよいでしょう。

ラボの運営方針

ラボの教育方針、指導方針がつらつらと書かれていてとても参考になる場合がありますが、「その教授が当然のこととして期待する学生像」と「あなた」との間にズレがある場合には、ウェブサイトの言葉をそのまま受け取っても誤解が生じる恐れがあります。ウェブは、情報収集のひとつの手段と考えるにとどめ、いろいろな人にラボの評判を聞いたり、実際にそのラボを訪問したりして、実際に見聞きして感じた自分の感覚を信頼しましょう。

研究の興味

研究の興味の項目に、面白い内容が書かれていたとしても、実際のそのラボにその研究テーマを遂行するだけの力や実験ノウハウ、研究費、人間がそろっていないこともあります。研究の興味に沿った論文実績が実際にあるのかどうかは重要なチェックポイントです。

論文業績

論文業績がもっとも客観的な指標ですが、そのラボで行なわれた仕事かどうか(筆頭著者の所属がそのラボか)、誰がやった仕事か(筆頭著者は大学院生か、ポスドクか、ファカルティか)、どのような研究体制共同研究者がいる場合、コレスポンディングオーサーが誰か)かなどに注意を払う必要があります。

過去の一連の論文業績を見る場合には、そのラボがその研究分野をどのように切り開いてきたのか、今後どの方向に向かうのかを考えながら見る(読む)ことも大事です。分野を変える場合には結構大変かもしれませんが、そのラボから出ているめぼしい論文を一通り読んで、そのラボやその研究分野の数年後(=自分の姿)を予測することが必要でしょう。

 

研究室を訪問してから決めること

メールのやり取りだけで決めてしまわずに、遠かろうが海外であろうが必ず現地を訪れて教授(PI)に会い、ラボメンバーにも会って、話をしてから決めることをお勧めします。ポスドク先の場合には、オフィシャルな場所でのトークを要求されたり(旅費を出す都合などもあると思う)、アンオフィシャルなセミナーをラボ内でやったりするのが普通だと思います。ラボのメンバーには、ラボの運営体制

  • 院生とポスドクがそれぞれ何人いるか、
  • 中ボスがいる場合の研究グループの体制がどうなっているのか、
  • 研究テーマをどうやって決めているか、
  • ボスと研究の相談をどれくらいの頻度でしているか、
  • 論文は誰が執筆しているのか、
  • 何時から何時まで働いているか、

などを聞いて、自分が本当に納得して研究ができるラボかどうかを判断しましょう。見学のときにはとても歓迎されたのに、いざラボに入ってみるとそうでもないということは起こりえると思います。仕事の厳しさを考えれば当然のことなのかもしれませんし、釣った魚に餌をやらないということかもしれません。やっぱりできないやつという判断を一瞬で下されてしまったのかもしれませんし、ラボメンバーが競争心を抱いているのかもしれません。様子見をされているのかもしれません。そのような違和感を後で覚えなくて済むように、また、自分の新しい研究生活がイメージできるように、いろいろと話を聞きましょう。

ラボのメンバーが多くて、ラボの研究の興味が狭い場合には、研究テーマが他のポスドクや大学院生と競合する恐れがあります。他のメンバーが現在どんな研究をしていて今後どんな研究の構想を持っているのかも聞き、ボスとよく話をして、自分がどのような研究テーマをやれそうかを明確にする必要があります。

 

そのラボの研究費獲得状況は?

科学研究費助成事業データベースや、NIHのサイトでは誰がどれだけの研究費をどの期間獲得しているかが調べられます。これは、ポスドクを雇用するお金があるラボかどうかの判断材料にもなりますし、そのラボが今後数年間の間にどんな研究をやりたいのかもわかるため、非常に重要な情報です。ただし、一般的に、そのラボの財源全てを部外者が把握するのは無理だとは思いますが。ポスドクの人件費はボスの研究費以外にも、研究所や大学、国の制度によるもの、民間の奨学金によるものなど、いくつかの可能性が考えられるので、そのような機会を逃さないことも大事です。こういったことは、直接PIとコンタクトを取って、聞くのが一番です。

ボスの研究費の財源でポスドクとして雇用される場合には、研究費がとぎれるとクビになる恐れが強いので、できるだけフェローショップや国、研究所・大学からの財源で雇用される方法を考えたほうがよいでしょう。フェローシップを自分で取れたらラボに来てもいいよというボスがいた場合、それはボスがケチだからではなく、本人のためにもなっているのです。

 

ポスドクを募集しているか?

ポスドクにアプライするのに、ポスドクの募集が現在かかっているかを考える必要は必ずしもありません。わざわざ募集をかけなくても年中希望者が殺到している人気ラボでは、ポスドクの公募を出していないことがあります。本気で考えているのであれば、できるだけ早い段階で直接PIとコンタクトをとって、ポスドクのジョブの機会が(いつ)あるかどうか質問してみるのがよいでしょう。

 

自分のやりたいことができるラボか?

これまでの研究テーマにはとらわれずに、ポスドクで外に出ようと決めたときに悩むのは、どういう基準で行き先のラボを決めればよいのかということです。自分が当時知り合ったPIにこの質問をぶつけてみたときに返ってきた答えは、

「自分のやりたいことができるラボに行く」

という言葉でした。言われてみれば当たり前ですが、現実的には、そう簡単でもありません。どこのラボに行けば本当に自分のやりたいことができるかなんて、そうたやすくはわからにのです。

まずは、自分は一体何をやりたいのか?を明らかにしないと、行きたいラボを絞れません。研究分野を変えようというときは、360度どっちの方向にでも行けるわけですから、自由度が大きすぎて悩みます。本当に心から面白いと思えるクエスチョンは何なのか?悩みどころです。

仮に自分の興味とラボの興味が一致するようなラボが見つかったとしても、実際に自分がその研究テーマをやらせてもらえるか、わかりません。自分の能力で実現可能かという問題もあります。特殊な実験手技が要求される場合には、事前にどこかのラボでその技術を習得しておくという準備がポスドクにアプライする前に必要かもしれません。

 

教授(またはPI)の人柄は良いか?

大学院選びは、親を選ぶようなものです。研究の世界で生きていく限り、関係を切ることが難しいのです。

成功している研究者は概して外面が非常に良いので、学生が教授の真の人格を見抜くのは難しいでしょう。それでもとにかく会って話しをしてみることです。表面的な調子の良さに騙されずに、その人の性格や考え方を理解する必要があります。尊敬できない、感覚的に合わないと感じるのなら、自分の直感を信じましょう。

教授は聖人君子だから教授になったわけではなく、多くの場合、好き勝手に研究をして業績を挙げた結果その地位についています。ですから、人のことをケアする感覚が欠如した子供みたいな性格のままで大人になってしまったようにしかみえない人も一定数存在します。

「毒親」の本で紹介されているようなパターンは、教授にも見られます。

過干渉タイプの教授:部下や院生が今どんな実験をやっていてどんな結果が出たかを逐一把握しないと気が済まないタイプ。もちろん最初はそのほうが良いと思いますが、1人で実験ができるくらいに習熟したのにいつまでもこうやって進捗状況を管理されると、ストレスに感じる学生もいるはずです。

支配型の教授:自分が一番偉いということを常に確認しないと気が済まない、BOSSYな性格。ちょっとでも自分の指示とは異なることをやろうものなら、臍を曲げるのが特徴。研究テーマに関しても一切自由がなかったり、結果的に、学生やポスドクの自立心を妨げます。

放置する教授:ラボ見学のときは満面の笑みで迎えてくれて話を聞いてくれたのに、いざ引越しをして研究室で仕事を始めたら、なぜか完全に無関心で放置する教授。もともと忙しすぎて下の面倒を見る時間がとれないのか、そもそも教育に興味がないのでしょうか。

どれかのパターンが良い悪いというよりも、学生やポスドクの成長に合わせて対応の仕方を変えていくのが理想的だと思います。

 

ボスは尊敬できる人か?科学者としても、人間としても尊敬できる人であれば理想的です。

ボスは付き合いやすい人か?ボスと仲良く付き合えること、良い関係を築くことは自分のキャリアを考えたときに重要な要素です。

人間的にも素晴らしくて、なおかつ研究のアクティビティも高い人というのは非常に少ないのではないかと思います。学部学生がそういう判断をするのはほぼ不可能でしょう。信頼できる先生に聞きまくるしかないのではないかと思います。

 

SUPPORTIVEなボスか?

ボスが自分が雇った部下をサポートするのは当然のような気がしますが、現実として、性格のせいなのかなんなのか、ラボに入ってきた学生やポスドクに対して無関心だったり、意地悪だったり、いろいろな人がいるようです。ラボ見学に行ったときには、本人と話すだけでなくラボメンバーとも良く話しをして、給与、研究費、人員配置、研究テーマ、研究の進め方、論文作成、次のジョブハントなどにおいてどれくらい手助けしてくれる人なのかを見極める必要があります。

 

人で選ぶか研究テーマで選ぶか?

全ての条件を満たす理想的なラボはなかなかありません。研究テーマや業績を優先するか、ボスの人柄を優先して決めるべきかで悩むことがあるかもしれません。

ボスに放置されても、必要なことはラボメンバーに聞いて自分で何でもできるタイプの人は、業績重視のラボ選びでいいかもしれませんし、精神的なサポートを重要視する人は、ボスの人柄を最優先したほうがいいでしょう。コミュニケーション能力の高さでカバーできる部分もあるため、正解は人によって異なると思います。

決断する際の基準は、研究テーマにするかメンターにするかという選択肢があります。自分は後者を強く勧めます。良い科学者は興味深く重要なテーマに関して研究するので、良いメンターはテーマに関する条件はすでに満たしています。大学院生としてのあなたの目的は、科学的手法を使いこなせるようになることであり、それはどんなプロジェクトを遂行することによってでも成し遂げることが可能だからです。(訳:当サイト)

The decision can be based either on the topic of research or on the mentor. I would strongly recommend the latter (BOX 1). Good scientists work on interesting and important topics, so a good mentor has this covered. Your goal as a graduate student is to become an expert in wielding the scientific method, and this can be achieved pursuing any project. (How to succeed in science: a concise guide for young biomedical scientists. Part I: taking the plunge. Nat Rev Mol Cell Biol. Jonathan W. Yewdell Author manuscript; available in PMC 2009 May 21.)

 

教授(またはPI)と自分との相性は良いか?

同じラボに所属していながら、ハラスメント行為を受けて人生をめちゃくちゃにされた人がいる一方、別の人は、優遇されて順調にキャリアを積んでいくということは、めずらしくありません。他人にとっての正解が自分にとっての正解とは限らないし、他人にとっての不正解が自分にとっての不正解とも限らないのです。相性が良いと思えるかどうかを自分で判断するしかありません。

学会やラボ見学などでほんの数時間しか会ったことがない人を判断するのは実際にはほとんど不可能で、残念ながら、博打的な要素はどうしても残ります。

 

その教授にはそもそも研究能力があるのか?

学生が指導教官を評価するのは不遜な態度かもしれませんが、ラボ選びの際には必要なことです。自分が研究者としてのキャリアを築いていきたいのであれば、研究者として優れた人間の下で研鑽を積まないことには始まりません。一流誌にコンスタントに論文を出しているラボのボスの経歴を見ると、若いときに筆頭著者として一流誌の論文が数報出ているのが普通です。自分で一流誌に論文を出した経験が皆無の人が大学院生を指導してそのような大きな仕事をさせられるとは考えにくいと思います。自分のボスとなるかもしれない人が、どんな論文をこれまでに書いてきたのかを知ることは、その人の研究者としての生き様を客観的に見ることができます。

教授「非常に残念ではあるが、今の日本の大学の教授職に就いてる奴の中には、きちんと論文を書き上げられるだけの能力のない奴が一定数いる。そんな奴の下にいたら、いくら原稿を書いても論文にはならんよ」(教授だって人間さ 教授と僕の研究人生相談所 第71回 BioMedサーカス.com 2017年3月27日)

下で紹介する柳田先生のブログによれば、ラボの研究業績が立派なものであっても、それがボスの能力を必ずしも反映しないようです。

その研究室を訪問して、ボスも含めてメンバーとしゃべれば誰が真の牽引者であるかははっきりわかります。でも、それはあまり公に大声では言えないのですね。中間的なポスドクや助手、助教授、室長クラスが頑張っている場合が多い。さらには大学院生クラスにすごいのがいたりすることがあります。学部の卒業研究生や修士院生なんかが一番頑張っている国立大学なんかは日本に沢山あるのです。ボスは名ばかりで、論文すらも書けない人達だったりします。(無能なボスでも 2006年 08月 04日 生きるすべ IKIRU-SUBE 柳田充弘ブログ mitsuhiro.exblog.jp)

PIが出してきた論文を辿ってみること。新しい研究室だと、まだ論文業績があまり出ていないかもしれませんが、研究室主宰者(PI)には論文業績があるはずです、とケンブリッジ大学の分子生物学者Michael Imbeault氏は言う。彼が勧めるのは、PIの過去の論文業績をチェックし、そのPIがアイデアを論文にする力があるかどうかを見極めることだ。(和訳、太字強調は当サイト)

Follow the paper trail. A new lab might not have much of a track record, but the principal investigator (PI) will, says Michael Imbeault, a molecular biologist at the University of Cambridge, UK. He recommends checking the PI’s publication history to make sure they can turn ideas into papers.
(Why a new lab can be a valuable destination for postdocs and graduate students nature.com 11 JUNE 2018)

 

最近その研究室から論文が順調に出ているか?

その研究分野のパイオニアの人だけれども、定年が近いためかラボのアクティビティが落ちていて、どれだけ研究環境が良いのかわからないということもあります。また、ボスが仕事に厳しいかわりに論文業績が順調に出ているラボもあれば、雰囲気は楽しそうだけれども業績が低迷しているラボもあります。ひどい場合、中の人は馬車馬のように働いているのに、なぜか業績が全然出ていないラボもあります。

研究室のホームページを見たときに、学生やポスドクがたくさんいるのに、その人数に見合う数の論文が順調に出ていなければ要注意です。PIが若くてラボを立ち上げたばかりの場合はまだそのラボからの論文はないでしょうから、そのボスの過去の業績を参考にします。名選手が名監督になるとは限りませんから、「賭け」になりますが、これから発展するラボなら良いテーマに恵まれて、濃密なトレーニングが受けられる可能性が多いにあります。

 

その研究室の中の誰が論文を出しているのか?

毎年、学生が筆頭著者となる論文がよい雑誌に出ているのなら、大学院生がちゃんと教育されている客観的な証拠といえます。学生が筆頭著者になっている論文がほとんどなくて、助教やシニアポスドクなど中間管理職的な(グループリーダー)が筆頭著者の論文が多い場合は、学生が労働力としてのみ使われていてその対価(=論文に対するクレジット)を受け取っていないという可能性もあります。いつも同じ人が論文を書いているラボよりも、毎回異なる人が筆頭著者になっているラボのほうが、ラボがうまく機能しているといえます。

 

そのラボを出た人はステップアップしているか?

そのラボで学位を得た人が、さらに良いラボでポスドクをやっているかどうか、そのラボでポスドクとして仕事をした人が良いジョブ(PIの職)を手にいれているかは非常に重要なポイントです。ラボの卒業生がキャリアアップしていないのは、下の人間を育てる意識が教授に欠如しているからかもしれません。学位取得者や論文を出した人の人数が極端に少ない場合には、研究室がトレーニングの場としてまったく機能していないことが考えられます。

ポスドクをやったあと、テニュアトラックなどの職を得て、独立してラボを持ちたいと考えているのであれば、それを支援してくれるだけの力と熱意があるボスを選ぶ必要があります。できればそのラボの卒業生にコンタクトをとって、就職のときにどれくらい力になってくれたのかを聞いてみるとよいでしょう。

ボスが部下に対してサポーティブなことは決して当たり前ではありません。厳しい競争にさらされて研究の世界で生き残ってきたボスに人格者であることを求めるのはあまりにもナイーブすぎます。下のブログで紹介されているようなボスは、普通にいると思います。ラボを出る人が研究テーマを持って出られるかどうかは、ボスの一存で決まるものであって、研究業界にルールや倫理があるわけではありません。

ボスはポスドクが独立していくのを、嬉しくは思わないようです。反対に、レイバーが失われるので嫌なようです。パパがえるが、快く送り出せばいいものを、と同僚がポジションを取ったときに言っていました。(パパがえるが研究室を去りたい理由 2006-08-30 04:59  かえるの子育て kokaeru.exblog.jp)

ポスドク先を選ぶときに,そのラボの出身者がどういうキャリアを築いているかを参考にするといいかと思います.(海外ポスドクから現地企業研究者への道 生物工学会誌第94巻第1号 PDF)

 

志望するラボのPIは今、研究者人生のどのステージにいて、研究室の体制はどうなっているのか?

人間に人生のステージがあるように、研究室にもステージがあります。独立したての若い准教授がPIとしてラボを主宰しており、まだ学生も研究員も少ないラボ、業績が出始めて、人気ラボになり入るのにも競争が生じるラボ、研究が安定していてあるていど大所帯になり中ボスが中を仕切っているラボ、ボスが定年間近でアクティビティが落ちてきているラボなどなど。若いPIが数年後にもっと研究環境の良い大学に移動するということは頻繁に起こるため、そういうPIを選んだ場合には自分が入ったあとでラボの引っ越しに巻き込まれる可能性も頭の片隅に入れておいたほうがいいでしょう。

そのラボの”年齢”は、大学院生がどのような扱いを受けるかに大きく影響します。例えば、PIがテニュアトラックをとりたてのラボで、あなたがはじめての大学院生だった場合、そのボスが自分の命運を賭けた一番面白い研究テーマをやらせてもらえるかもしれません。そのかわり、そのボスも生き残りを賭けているのでしっかりと働くことが期待されるでしょう。大所帯のラボだと、教授は直接学生の指導をしておらず、助教などの中間管理職の先生があなたの直接の指導教官になってトレーニングを行うことになります。研究テーマや研究の進め方も、自分がついたその中ボスの意向で決まります。あるいは、修士で入った学生は、博士課程の学生の下につけられて、お手伝い仕事から入ることになるかもれません。大きなラボで先輩の学生に配属された場合、結局はその中の小さな人間関係の中に囚われる可能性もあります。こういったことは予測不能で、飛び込んでみないとわからないリスクがあります。

大ボスのところに留学したつもりが、気がついたら小ボスのラボのポスドクになっていたということは珍しくないですから。小ボスが優秀なら問題ないんですけど、小ボスの研究能力が低くて論文が出ないなんてことはよく聞きます。(ポスドク座談会 2011年6月15日 BioMedサーカス.com)

研究室で最後まで存在し続けるのは教授だけです。その下で働いている准教授、講師、助教の先生は、どんなに優秀で教育的で、この人のもとで研究をやりたいと思ったとしても、半年後や1年後にあなたがいざ大学院に入学したりポスドクとしてラボに来たときに、まだそこにいるとは限りません。ですから、中間管理職の立場の人の研究内容や人間的な魅力をラボ選びの基準として考えるのはやめたほうが無難です。あくまでも最終決定権を持つ教授と自分との関係性を考慮して決めるべきです。

ボスがラボをひたすら拡大したいタイプなのか、あくまでも自分が直接面倒をみられるように、目が行き届くていどの人数に抑えてたいと考える人なのかという違いもあります。ひたすら拡大路線をたどるラボだと、放置される可能性もあるでしょう。

定年間近の教授だと引退してしまって自分のキャリアアップを助けてくれる存在にならないかもしれません。強力な推薦状が得られなくて、就職活動のときに困る可能性があります。

 

その研究分野の中心的なラボか?

その分野のトップのラボ、その分野を牽引しているようなラボで仕事をしたほうが、同じ努力の量ではるかに高いところまで行くことができます。実験結果が出たあと論文を発表するときにも有利に働くことでしょう。

 

ラボの雰囲気が自分に合うか?

ボスがとんでもない人だと、ラボの雰囲気は悪かったり、白けたかんじになっているかもしれません。逆にダメなボスをフォローするために下の人間が一致団結して頑張っていて、むしろ良い雰囲気に見えるかもしれません。ボスが部下に同じ研究テーマを与えて競争させているようなラボなら、険悪なムードが漂っていることでしょう。ラボの雰囲気は、そのときの在籍メンバーでもかわってきますが、ボスがきちんと人間を見て部下を選んでいるのであれば、たとえ人が入れ替わってもある程度はラボのカラーというものが存在すると思います。

 

ラボ内での共著論文が出ているか?

これはラボの研究の進め方にもよりますが、ポスドクとボスの二人しか著者がいない論文を出し続けるラボもあれば、多くのラボメンバーが共著になる進め方をするラボもあります。自分がファーストで書く以外にも、共著論文が自然に生まれるような、協力的な仕事の進め方をするラボのほうが、業績を挙げるためには大事でしょう。

 

自分の自由に研究を進められるか?

望まないテーマを強制されたり、自分の研究成果を中ボスや上の立場の人に奪われたりすると、良い研究ができません。

 

その大学や研究所は研究の世界でメジャーな場所か?

田舎の大学に非常にいいラボがある例もあるので絶対ではないのですが、概して、良い大学・研究所に良い研究者が集まります。良い研究機関ほど設備が充実していたり、研究コミュニティの活動が活発だったりするので、研究者としての修行を積む上ではプラスに働くことが多いでしょう。著名な科学者がひっきりなしに訪れてセミナーをしているのが聴けるのも、メジャーな場所ならではのアドバンテージです。

海外のメジャーな場所には日本人ポスドクも多数集まるので、現地において日本人同士の気楽な付き合いが得られたり、その後の末永く続く人間関係が得られるというメリットもあります。

 

技術、方法を学びに行くか、研究テーマで選ぶか

テクノロジーが日進月歩なので、新しい技術を学べるラボという観点で選んでしまうと、その技術が数年後には新しい別の技術に取って代わられている可能性があります。最新のテクノロジーが学べるラボよりも、普遍的な、良いサイエンスのやり方(=トップジャーナルに通る論文の書き方や出し方)が学べるラボのほうが良いのではないかと思います。

 

研究不正が行われてはいないか?

捏造ラボかどうかを事前に見分けるのは不可能です。しかし、捏造するラボは捏造を繰り返す傾向があること、捏造を指摘されてごまかすために、出版後に論文を「訂正」することが多いことは手がかりになります。PubPeerなどで論文データの疑義が指摘されているのに、釈明もせずに黙殺しているラボがあれば、関わらないのが賢明です。データ捏造が行なわれているラボで研究者になるための良いトレーニングが行なわれているとは考えにくいです。ハラスメントが横行している可能性が高いと思われます。

ある若手研究者が教授との共同研究を論文に発表する際、教授から「グラフのゆがみをならしてシンプルにするように」 と要求された。若手研究者が拒否したことで関係が悪化し、結局、この人は科学の世界から去ることになったという。(研究室のボスによる部下への不正強要、パワハラなどについて
2013-08-12 02:17:30 世界変動展望)

インターネットで研究不正の可能性が指摘されているにもかかわらず黙殺しているようなラボは、まったくお勧めしませんが、自分で情報を集めて適切な判断をしてください。

 

自分が業績を挙げられる場所か

ポスドクをやる一番の目的は、次に独立できるだけの業績を挙げることです。自分がそのラボでポスドクをやったときに、トップジャーナルに論文を出せるのか?と自問自答する必要があります。良い論文にまとめあげる過程は、ボスの論文執筆能力に依るところが大きいため、そのラボからコンスタントにトップジャーナルに論文が出ているのかどうか、ここの論文は誰が執筆したのか(さいしょの原稿をポスドクが書いて、それをボスが手直ししたり、ボスが最初から全部書いたり、いろいろなパターンがあると思います)、などに注意を向けるといいでしょう。良い問いの立て方、データから良いストーリーを作るやり方、具体的な論文の書き方など、一流の仕事をしているボスからは学ぶことが多いと思います。

 

自分にあっているか?

軍隊のような規律をもってスパルタ式で学生を訓練する教官、完全放任主義で学生の自主性に任せる教官、学生とのコミュニケーションを重視する教官など、教官の指導方法は千差万別です。それぞれの研究室のスタイルもまた、理論を 主体とする研究、実験を主体とする研究、数値シミュレーションを主体とする研究、現地観 測を主体とする研究等々、千差万別です。… ここで重要なことは、できる限り情報を収集し、自分の頭で考えて判断し、自分に あった研究室を選ぶということです。研究室のスタイルや方向性に共感できるかどうかはとても重要です。 (海洋環境研究グループ(内山研)への所属を考えている学生さんへ )

 

参考(ツイッター)

下のツイートは、クリックすると一連のツイートが表示されますが、ラボ選びの観点が多数紹介されていました。

 

参考

  1. Choosing a Lab and Applying Successfuly. Compiled by Maya Schuldiner, Senior Scientist and Tslil Ast, First year Masters student. Dept. Molecular Genetics, Weizmann Institute of Science PDF
  2. Ten types of PhD supervisor relationships – which is yours? (theconversation.com January 12, 2016 6.20am AEDT)
  3. 大学院教育 その恐るべき実態 ~ 私の体験談 ~ :”大学院重点化が叫ばれる中で、その教育環境の不備による悲劇はあまり省みられていません。私もその被害者の一人でしたが、これまでは悪夢を忘れたいと思い、できるだけ避けようとしていました。同じ様な体験された人も、殆どは泣き寝入り状態なのです。しかし病んだ大学院教育の中で、人権すら踏みにじられ悲惨な目に遭う学生が沢山いることを知るにつけ、これは傍観できない問題だと感じました。”
  4. https://abetterscientist.wordpress.com/2013/11/26/11-things-you-should-look-for-in-a-postdoc-position/
  5. https://www.ascb.org/compass/compass-points/oh-the-places-you-will-go-tips-for-choosing-a-postdoc-lab/
  6. https://bitesizebio.com/35706/great-postdoc-position/
  7. http://blogs.nature.com/naturejobs/2015/04/07/the-postdoc-series-finding-the-right-lab/
  8. ポスドクが考える研究室選びのコツその2 (生物・実験系・学位取得を目指すひと向け) つなぽんのブログ 2016-03-03

 

 

W杯決勝T 日本がベルギーに逆転負け 2-3

後半ロスタイムにカウンターで失点

2-2で迎えた後半アディショナルタイムに日本がCKを獲得。MF本田圭佑のキックはそのまま相手GKティボー・クルトワにキャッチされると、素早く前方のMFケビン・デ・ブライネにつながれベルギーの高速カウンターが発動した。自陣エリア前からドリブルで一気に持ち上がると、右サイドへパス。勢いよく駆け上がったDFトーマス・ムニエからラストパスがゴール前に送られると、FWロメル・ルカクがスルーし、最後は途中出場のMFナセル・シャドリが流し込んで勝負は決した。(「なんで追いつけんのやろ」 DF昌子もベルギー“速攻弾”に驚愕「気付けばゴール前」ニコニコニュース/Football ZONE web 2018/07/03 19:01)

Just as extra time looked inevitable, Belgium swept up field after Courtois caught a Japan corner. His simple throw released Kevin De Bruyne into acres of space; the Man City star spread the ball wide right for Thomas Meunier, and Chadli forced home the low cross after Lukaku‘s clever dummy. (Belgium complete remarkable rally from 2-0 down to defeat Japan. Nick Miller ESPN FC 3 Jul, 2018)

Belgium v Japan – 2018 FIFA World Cup Russia™ – Match 54

本田のCKがGKクルトワにキャッチされた瞬間、ベルギーの選手たちが同じ“青写真”を描いたのではないかと昌子は指摘した。実際、クルトワが前方へボールを放り投げると同時にベルギーは5人が一斉に駆け上がり、4人が置き去りにされた日本は後方に3人が残るのみ。(「なんで追いつけんのやろ」 DF昌子もベルギー“速攻弾”に驚愕「気付けばゴール前」ニコニコニュース/Football ZONE web 2018/07/03 19:01)

(DF長友選手)「あそこ、みんな帰らないと。死に物狂いで帰らないと、やっぱり点を取られてしまう」(「みんな死に物狂いで帰らないと…」 DF長友が“決勝弾献上シーン”の問題点を指摘
2018/07/03 23:00 Football ZONE web)

水没した洞窟内で行方不明の少年ら13人発見

参考

  1. Thailand cave: Medics reach boys as rescuers weigh options (BBC NEWS July 4) Seven divers, including a doctor and a nurse, joined the group inside the caves in the north of the country after they were discovered alive on Monday. Rescuers are now considering how best to bring the group to safety. More heavy rain could see water levels rise and threaten the air pocket where the group has taken refuge.
  2.  Thai authorities deciding how to rescue soccer team from flooded cave (abc.net.au July 3) We know all of the group are “safe” with “signs of life” but now the massive international rescue effort has turned its attention to the next challenge — getting the group out of the cave.
  3. タイの洞窟で不明9日間、少年ら13人無事発見 (読売新聞 YOMIURI ONLINE 2018年07月03日 01時03分)【チェンライ(タイ北部)=杉目真吾】タイ北部チェンライの地元当局は2日、洞窟に出かけて行方不明になっていた地元サッカークラブの11~16歳の少年12人と20歳代の男性コーチについて、現場で捜索にあたっていたタイ海軍の特殊部隊ダイバーが全員の生存を確認したと発表した。
  4. タイの洞窟で行方不明の少年ら13人発見時の映像がFacebookで公開中、1000万回以上も再生される Gigazine 2018年07月03日 09時58分
  5. Thai cave rescue: Who are the British divers who found the missing boys? (Channel News Asia 03 Jul 2018 02:42PM Updated: 03 Jul 2018 07:36PM) Two cave divers who found 12 Thai boys and their football coach on Monday (Jul 2) were neither military personnel nor professional divers, but volunteers from Britain.
  6. タイ洞窟の少年ら13人行方不明 ダイバーらが入り口から数km奥に到達 (livedoorNEWS 2018年7月1日 12時43分)AFP=時事】タイのチェンライ(Chiang Rai)県で、増水したタムルアン(Tham Luang)洞窟に閉じ込められたサッカーチームの少年12人とコーチ1人の捜索は6月30日も続けられた。救助のダイバーらが浸水した洞窟の入り口から数キロメートル奥に入ることに成功し、必死の捜索活動にかすかな望みをつなげた。
  7. タイの洞窟で少年ら行方不明 水位上昇でダイバー捜索中断 (BBC NEWS JAPAN 2018年06月28日)タイ北部の洞窟で、サッカーチームに所属する少年12人とコーチ1人が23日から行方不明になっている。雨水により洞窟内の水位が上昇し、ダイバーによる潜水が中断に追い込まれるなど、捜索は難航している。ポンプによる排水は中断され、洞窟の入り口が浸水すると、タイ海軍のダイバーは捜索中断に追い込まれた。11歳から16歳の少年12人と25歳のコーチは23日、洞窟に入った。それ以来このグループと連絡が取れていない。
  8. Thai officials believe 12 boys missing in cave are alive (By TASSANEE VEJPONGSA. AP NEWS Jun. 25, 2018) MAE SAI, Thailand (AP) — Anguished parents of 12 members of a boys’ soccer team missing in a flooded cave in northern Thailand were spending a third night without their children Monday as water continued to rise in the sprawling caverns, forcing rescuers led by elite navy divers to suspend their search.
  9. 12 missing youth soccer players feared trapped in Thai cave (ST.LOUIS POST-DISPATCH Jun 24, 2018) BANGKOK (AP) — Search and rescue teams were looking Sunday for a dozen members of a youth soccer team who were missing and believed to be trapped in a cave in northern Thailand. Police said that local authorities, police and rescue workers were working with divers to find the 12 boys, aged 11-15, and their coach, who are believed to have entered the Tham Luang Nang Non cave in Chiang Rai province late Saturday afternoon. The group were apparently trapped when a heavy rainstorm flooded a stream at the cave’s entrance.

หน่วยซีลเปิดคลิปวินาทีแรกที่พบเยาวชนทีมหมูป่า 13 คนในถ้ำหลวง ทุกคนปลอดภัยเร่งนำตัวออก @Thai NavySEAL

西野ジャパン無気力試合で決勝T進出

昨夜(日本時間)行なわれたワールドカップ日本代表対ポーランドの試合は、0-1のスコアで残り時間10分。同時刻に行なわれていたコロンビア対セネガルの試合は1-0でコロンビアが優勢でした。お互いがこのままのスコアで終了すれば、日本とセネガルは得失点差で並んでしまいますが、今回初めて導入されて「フェアプレーポイント」により日本がセネガルを上回り、決勝トーナメント進出が決まるという状況でした。

ここで西野監督は先取交代により長谷部選手を投入し、「フェアプレーポイント」差で決勝トーナメント進出を目指す戦略を選手らに伝えました。

それ以降の試合展開は、ワールドカップの試合としては見るも無残なものでした。負けている日本はひたすら後方でボール回しをして時間を稼ぎ、リードしているポーランドもボールを奪いにくる意思を見せず、両チームともやる気ゼロという異常な試合内容のまま試合終了。

結果的にコロンビア対セネガルの試合もそのままのスコアで終了したため、西野監督の目論見が功を奏して、日本はベスト16を確定させ、決勝トーナメント進出を決めました。

宇佐美貴史選手のコメント:

「もちろん、ベンチでは『セネガルが1点取ったらどうすんねん』『(攻めに)行かなアカンやろ』という話もあった」 (安堵の宇佐美、ベンチでは「セネガルが1点取ったらどうすんねん」という会話も… ゲキサカ 8/6/29 03:24)

西野朗監督の試合直後のコメント:

「チームとすれば本意ではないですけど、勝ち上がる中での戦略。こういう形も成長していく中での一つの選択だと思います」 (‘他力本願・リスク采配選択の西野監督「本意ではないが勝ち上がるための戦略」GOAL / YAHOO!JAPANニュース 6/29(金) 0:57配信)

アルベルト・ザッケローニ日本代表元監督のコメント:
「もう私は日本代表の監督ではないし、あの状況に立たないと分からない部分だってある。西野監督はあの時点での0-1を受け入れ、時間を進めることを選択した。それが最終的には成功した。それまでだ。どんな形であったとしても、私はベスト16進出を決めたことが嬉しいし、それを評価したい。当然、あの決断にはリスクもあった。終盤、セネガルが何かの拍子に1点を取っていればどうなったか。日本はもう追いつくための時間も残されていないわけだ。さらに日本がもし警告を受けていたら・・・。接触を避けようと思っても、計算できない警告を受ける時もある。大きな賭けだったのは間違いない」 (ザッケローニが見た日本対ポーランド。終盤の時間帯、あの決断の評価。豊福晋 YAHOO!JAPANニュース 6/29(金) 4:15)

 

イギリスのBBCニュースは強い調子で日本の戦略を非難する記事を出しました。しかし、その記事のコメント欄に寄せられた意見(523コメント)を見ると、実は、日本の戦略に理解を示すものが数多く目に付きます。

Japan go through but final group game ends in ‘mind-boggling farce’ (BBC 28 June 2018)

What do you expect? Any nation will do the same including England. So get off your high horse (24. Posted by rstlau7 on 28 Jun 2018 19:54)

Japanese coach took a risk and it paid off. Had they tried to score and got caught on the break he d probably lost his job. Qualifying rounds is about getting through and they did. I’ll be pretty sure all the Japanese fans will be happy with at least one more game and keeping alive in the competition. (17. Posted by vern on 28 Jun 2018 19:36)

What is the difference between this and England vs Belgium game now…? Haha (15. Posted by Hurdinho on 28 Jun 2018 19:31)

 

自分も試合を見ていて、やはりここは自力で決勝トーナメント進出を決めるために、一点を取りに行くべきではないかと思っていました。しかし、サッカーで一点を取ることの難しさや、カウンター攻撃を食らって失点するリスク、激しい接触プレーでイエローカードをもらうリスク、コロンビアーセネガル戦の戦況を勘案して、西野監督があの戦術に出て、しかもそれがおどろくほど見事に周知徹底されていたことに、逆に変な驚きを感じました。結局、結果論なのだと思います。吉と出たので、正しかった。そして、次のベルギー戦でその正しさを世界に証明してくれれば、誰も文句を言えなくなるのではないでしょうか?ルールに則り、観客や多くのサッカー関係者を敵に回し、大きな賭けにでて、目的を達成することに徹した西野監督のメンタルの強さが一番印象に残る試合でした。

 

参考

  1. 昨日の西野日本代表に文句がある人はドーハの悲劇について学ぶと良いでしょう。(6月29日 togetter)
  2. 「ドーハの悲劇」から25年…日本が示した「ずる賢さ」朝日新聞DIGITAL / YAHOO!JAPANニュース6/29(金) 21:44配信
  3. Japan lost more than just its match against Poland A FRESH “disgrace” has rocked the World Cup, as former players from around the globe lashed out in anger. (James Matthey@jamesmatthey news.com.au JUNE 29, 2018 1:36PM)
  4. World Cup 2018: Japan go through but final group game ends in ‘mind-boggling farce’ (BBC 28 June 2018)

研究者の結婚、研究者との結婚

 

研究者という職業は、パーマネントの職に就くまでは非常に雇用が不安定で、しかも長時間労働のわりに、恐ろしく低収入です。しかも、現在はすべてが任期制になってしまったため、研究者を志した人のうち、アカデミアでパーマネントの職に就けない人の割合が100%近い(*肌感覚。ただし、その分野のトップラボに行った場合30%くらいの生存率か)、という異常な世界です。この経済的な不安定さは研究者の結婚や結婚の維持を非常に困難にしています。

研究者が結婚する最適のタイミング

家族を養えるくらいの安定した経済力を得られるまでは結婚が考えられないという男性が多いと思いますが、その考えだと、研究者の場合はいつまでたっても安定した経済力という保証が得られず、結婚の機会を失いかねません。

■35歳なのにまだ夢を追ってる夫が嫌いになってきた

夫、35歳旧帝大博士号を7年かけて取得 未だに夢を追ってる。昨年、子供が生まれた時そろそろ将来のことを考えて欲しいってお願いした。私は必死だった。出産を経験した際にトラブルで死にかけたから、夫にも安定して欲しかった。だけど、また一年契約のポストを選んでしかもいくつかの選択肢から年収の低い方を選択しやがった。理由を聞いたら、年収が高い方は忙しくて自分のことができないから、だって。内心怒りを感じながら、悲しくなった。(はてな匿名ダイアリーより)

おそらく、博士卒業時に普通に新卒として就職活動をして就職していたら、こんなに苦労はしなかったと思います。アカデミアを渡り歩く自信をおもちの方ならぜひ、強く羽ばたいてチャレンジするのも良いですが研究内容がポスドク後ポジションがなくなった時つぶしのきく分野ではなく、アカデミアで生き残る自信もないような方は卒業時に企業就職しておくのが安全なのでは、というのが私の抱いた感想です。社会人経験(というよりむしろ、会社経験と言った方が正しい)があるのかないのか、は日本社会では非常に重視されるので、その後転職するにしても、会社経験があるだけで楽だと思います。(結局研究者の妻になっちゃった 2011-10-08  研究者の妻になるのかな?)

結婚前、私は未来の妻に打ち明けた。自分にはとても口うるさい愛人がいるが、彼女と別れるつもりはないと。アリエットはかまわないと言った。その愛人というのは、実は学問だった。… どんなときでも、妻は並外れて協力的だった。私が自分の人生をーーーそして妻と子どもたちの人生をーーー賭けにさらすことを彼女が喜んで許してくれなければ、私の一風変わったキャリアは想像さえできなかっただろう。(ベノワ・マンデルブロ)

引用元:参照:ベノワ・B・マンデルブロ『フラクタリストーマンデルブロ自伝ー』早川書房2013年 303ページ

日常的に科学の基礎研究をするのはとても難しく、たいていの場合は報われない仕事なのだ。職場では自分のやりたいことをする時間などとうてい足りず、土曜日の朝に子どもを野球に連れていかないで一人で研究室に行ったりすれば妻に文句を言われる。(IBM初代リサーチディレクター エマヌエル・ピオレ 1908-2000)

引用元:参照:ベノワ・B・マンデルブロ『フラクタリストーマンデルブロ自伝ー』早川書房2013年 328ページ

 

さて、研究者はいつ、どこでどんな人と知り合って、どのような結婚をするのでしょうか?

研究者の結婚問題

結婚に関して研究者が抱える固有の問題点は、以下の論説で的確にまとめられています(太字強調は当サイト。全文はリンク先を参照のこと)。

近年の日本人初婚平均年齢が男性31歳,女性30歳であることを鑑みると,博士課程在籍時~学位取得後5年くらいが結婚適齢期である.ところが,仕事のうえでも同様の時期が勝負どきであり,常勤のポストを獲得するために必死に働く必要がある.そのため,ある程度思い切った決断を下さなければ婚期を逃しかねない.…

経済的自立がままならない状況では,結婚を考えるのは難しい.…

身分が不安定な状態では,将来にわたって家庭を支えていく自信がもてず,家庭をもつことに踏み切りづらい.…

結婚,出産,育児は一時的な研究活動の縮小を意味するため,生産性の低下を懸念する研究室主宰者は少なくないだろう.… (第17回 若手研究者の結婚を支える3つのこと 谷中冴子 生化学若い研究者の会キュベット委員会 ※実験医学2011年11月号より転載 実験医学Opinion)

5年後どうしているかが分からないという状況に置かれて、家族形成も躊躇せざるを得ないわけですからね。私の職場(医学部)ではポスドクで結婚している率は少ないです。同世代の医者と比べて、子どもがいる率も少ない気がする。ちゃんとしたデータはありませんが、回りを見ると30代で子どもがいるという任期付き助教の人はいません。「結婚はどうですか?」と聞いてみたこともありますが、「なかなか踏み出せません」と話していました。つまり職業として崩壊しつつあります。家族か研究かを選ばなきゃいけない、この研究者の道を選ぶなら私生活を犠牲にしなければいけない。これでは健全な職業とは呼べないのではないでしょうか。(職業として崩壊しつつある研究職 KOKKO 2015 Nov)

大学3年の彼氏が将来大学で研究職につくことを考えているようです。 私には詳しいことはわからないのですが、収入が安定している、とは言い切れず、しばらくは各地の大学を転々とするかもしれないと言われました。 安定するのは40代以降かもしれない、とも。 (研究者コミュ > 研究者と結婚  MIXI 2011年11月06日)

 

研究者の男性は結婚をどう考えているのか

周りを見渡せば、皆、子供を作ってアカデミアに残っている人は、パーマネントポストを取ってから作っている。パーマネントポストを取らずに子供を作るということは、研究を諦めるということと同義だ。(■研究者は結婚がこわい はてな匿名ダイアリー 2017-03-25)

 

適齢期もしくは適齢期を過ぎた独身男性研究者は結婚をどう考えているのか

でも出会いもないし、出会いの機会を作る気もないし、そもそも独り身が楽だし・・・。こういうことを言っている人間はまず結婚できないのですが、そういう人間は周囲にたくさんいます。それこそ上は50歳前後まで。(研究者ってだいたいいつ頃結婚するのが普通なのですか? YAHOO!JAPAN 知恵袋 2012/1/30 19:40:54)

 

研究者はどこで配偶者と出会うのか?

男性の大学院生やポスドクの数が多く、秘書やラボテクニシャンの多くが適齢期の女性であったラボでは、自分の知るだけでもラボ内で5組が結婚しました。

出会いのパターンは大きく分けてこの二つ。
①  大学時代に出会う。この場合、相手は同じ学問分野(同学科の同級生)、同趣味(サークルで出会う)、あるいは別学部や別学部(教養科目や友人を介して)だと考えられる。
②  研究室で出会う。相手は同じ分野の研究者。あるいは研究補助員・テクニカルスタッフ・秘書。(研究者同士の結婚について。 aprilone78 2010-09-06 )

ーーお二人はどこで出会ったのですか?
エリさん:大学の研究会です。私と彼は大学は違ったのですが、私の研究室の教授と、彼の研究室の教授が知り合いで、研究室同士集まって情報セキュリティについて話し合う会合を年に一度開いていて、そこで知り合いました。研究会の後に研究室で飲み会をして、そこでお話して仲良くなくなったのがきっかけです。(結婚指輪に共振回路!? 素敵な理系夫婦に思わずほっこり Lab-On 2017年07月26日 2018年05月24日 )

 

男性研究者の婚活パーティー参戦記

少なくとも私「男30才で助教(=一応大学教員)」であればまずまずとは認識される気がしました。博士課程を含めて長期に学生をやっているので、その点を話してしまうと、かなりマイナス印象を与えたようでした(相手によっては引かれるレベル)。(研究者の結婚(婚活編1)Bioresearcher.net 2016-09) 最低限のコミュ力があれば、どうも世の中に一定数いると思われる「頭の良い人が好き」という女性とマッチングするような感じがします。(研究者の結婚(婚活編2)Bioresearcher.net 2017-02) 

 

結婚相手は理系男子がいい?

研究者の男性が「出会いがない」と嘆いている(?)一方で、理系男子と知り合って結婚したいと考えている一般(=非研究者)女性も存在するようです。

女性が結婚したい男性の職業ランキングベスト5
1位 医師
2位 弁護士・公認会計士・税理士
3位 会社・団体の経営者・役員・
4位 課長以上の管理職
5位 研究者・技術者・デザイナー
(結婚したい職業は?女性が結婚したい男性の職業ランキングベスト5 Menjoy 5/29 M.Namiki)

まず、研究者との出会いに困っている女性に伝えたいのは、実は、研究者は大都市、地方に限らず、日本中に散らばっているということです。なので、地方に住んでいても出会いのチャンスはあります。 (研究者と出会いたい!結婚したい!という女性へのアドバイス 理系男子超入門!結婚編 2015年3月7日)

オトすのも超簡単です。もし合コン相手が「博士卒なんだ」「Ph.D.とったんだ」と言っていたら、これ以上ないくらい褒めてあげましょう。なお、博士が大学院における最上位の学位で、修士(Master)と呼ばれる学位が学士と博士の中間にあります。例えば……

男「オレ、Ph.Dなんだよね」

女「え? 本当ですか?超すごい!! 超あたまいいんですね!! 今度、研究について教えてください!」

ウソのようですが、これで落ちます。(付き合うなら大学院の男子はオススメ!その3つの理由と落とし方 あやか&ゆみ 女子SPA! 2016.02.16)

つくばといえば、言わずと知れた学術都市で、研究者が数多くそこに在籍しているが、じつは都心にもなかなか出られず、研究者は男性が多く、出会いもない。 そんな、将来有望な男性たちの結婚相手にキャバ嬢が多く選ばれていることは意外と知られていない。“つくばで女性との出会いと言えば「キャバ嬢」”という都市伝説もあるほどなのだ。(実は婚活勝ち組!理系男子とリケジョを狙え 植草美幸:結婚相談所マリーミー代表 DIAMOND online 2016.10.4) 

 

女性が結婚相手の男性に求める条件

出産や育児の負担などを考慮すれば経済的な安定を女性が男性に求めるのも当然だと思われますが、研究者という職業は、特にパーマネント職を取るまでは、経済的な安定からは程遠いところにあり、結婚する対象としてみてもらうには圧倒的に不利な立場にいます。結婚を考える前に定職に就く努力をするほうが、結婚への早道かもしれません。

基本的には「一緒にいて落ち着く」「性格が合う」などの価値観や性格を一番支持するというのが男女共通の意見ですが、掘り下げると女性は「経済力」、男性は「容姿」を求めると分かりました。(結婚相手に求めるもの」って、なんですか?答えは男女でこんなに違った… CanCan.jp 2017.11.1)

男女とも1位が「性格」、2位が「価値観の一致」と、同じ結果となりました。… 3位に「収入」、6位に「職業・勤務先」がランクインしていることから、女性は結婚に対して経済的な安定を求める傾向があるということがわかります。それに対して男性は、3位に「家事が得意」がランクインしていることから、やはり家事を女性にしてほしいという希望が強いようです。また、5位に「ルックス・スタイル」がランクインしているという点も見逃せません。やはり外見を重視する傾向は、男性の方が女性よりも強いようです。(結婚活動に役立つランキング 結婚相手に求めるもの ズバット結婚サービス比較)

結婚相手に求める条件のトップ3には、全体では「一緒にいて気が楽」(68.3%)、「価値観が近い」(67.8%)、「一緒にいて楽しい」(53.1%)が並んだ。男女別では「経済力」と「家事」について差が出る結果だった。最も大きな差が出た項目は「経済力」。男性は8.6%にとどまったのに対し、女性は半数以上の55.5%と、46.9ポイントの大差がついた。(恋心だけで結婚はできない?: 結婚相手に求める条件、男女で大きな差が出たのは? ITmediaビジネスONLINE 2017年11月07日 15時44分)

米シンクタンクのピュー研究所によれば、女性の社会進出が進んだアメリカでさえ、71%の女性が、「家族を経済的に支えることができることが、良い夫となるためにはとても重要だ」と答えており、男は経済力という考えが支配的だ。(女性はイケメンじゃない男性と結婚したほうが幸せ アメリカの研究結果 BLOGOS/NewSphere2017年10月03日)

 

研究者の妻になるための条件とは

実際に研究者と結婚された女性のかたがたの意見は、説得力があります。

研究者の妻をめざすなら、世界中どこへでもついてゆく覚悟と、できればどこででも働ける能力、なければ貧乏を楽しめるポジティブさが必要です。(婚活中です。結婚の決め手はなんでしたか? 発言小町 2009年6月6日)

博士号があって一番「無職」に近いのがポスドクだといってもいいでしょう…。… 「あなたが彼を一生養っていく経済力と覚悟を持つこと」です。これに尽きます。(研究者と結婚 発言小町 2007年11月16日)

彼が研究者を辞めることになっても一緒に支える心積もりがあれば大丈夫だと思います。 (研究者と結婚 発言小町 2007年11月16日)

私は、自分と子どもは夫がいなくても何ら困らず、生活できるのが唯一の救いでした。… 夫に、経済的、精神的に頼らない生活を送るようオススメします。 (研究者と結婚 発言小町 2007年11月16日)

 

研究者が結婚するタイミング

結婚には勢いも必要なのでしょう。

アカデミアに残る場合は大変です。何年も単年度契約のポスドクやって、大学教員等のちゃんとした常勤職に就くのは三十代後半なんてこともざらですので。大学教員も多くは3年とか5年とかの任期制ですから、いつまでも安定した大黒柱にはなれません。そんな先の見えない世相を反映してか、近頃は早く結婚する人が増えてきたように思います。 (院生男性が結婚を決断するのはいつ頃でしょうか? YAHOO!JAPAN知恵袋 2010/8/11) 

 

結婚の決め手となるもの

 

迷っている時点で結婚相手ではないのです。 (研究者の結婚相手の選び方 発言小町 2018年1月8日)

未婚状態から結婚状態への移行を検討する際、交際へ移行する過程と交際から結婚へ移行する過程では意思決定に影響を及ぼす要因が異なることが明らかになりつつある。(結婚の意思決定に関する分析~「結婚の意思決定に関する意識調査」の個票を用いて~ 佐藤博樹、三輪哲、高見具広、高村静、石田絢子 September 2016 内閣府 ESRI Discussion Paper Series No.332 PDF)

 

ポスドク男性研究者と結婚を前提に交際している一般社会人女性の苦悩

ポスドクの彼氏との将来について悩んでいます(発言小町 2017年3月26日)

男性 30代半ばの理系のポストドクター 今年度でポスドクの契約が切れる 来年度の職が決まっていない
女性 20代半ば社会人 大手企業勤務
「いつか結婚できたらいいね」という意思はあるのですが、具体的な話し合いはできていない 

 

ポスドク男性研究者と結婚した一般社会人女性の苦悩

ポスドク妻のなげき (発言小町 2007年9月17日)

夫は30歳後半のポスドクでバイオ系研究者です。大学の研究員として働いています。私も30歳後半です。最近、今の生活がいつまで続くのか不安になることが多く、こうして不安になってしまう自分を責めてしまってもいて、とても苦しいのです。

今が私の踏ん張り時なのでしょうか (発言小町 2005年6月20日)

30代前半の兼業主婦です。現在無職の夫の事が不安で夜も眠れません。夫は理系の研究者を目指しております。結婚した当初はポスドクをしており生活には困りませんでしたが期限が切れた今、全くお金を引っ張ってくることが出来ません。それでも毎日職場?(お世話になっている大学)に出かけ、食事の支度を済ませた頃に帰ってきています。家事の大半を負担してくれますからその点は助かってますが最近私も疲労が激しく、一体いつまでこの状態が続くのかと思うとやりきれません。

ポスドク妻の方!  (発言小町 2006年3月13日 16:39)
ポスドク家族ならではの悩み愚痴があれば語り合いましょう。

 

男性研究者との結婚生活の現実

次の仕事が決まるまでは迫って来る任期を意識しない日はない。任期満了に怯える日々。…
そろそろ落ち着きたい。家を買わないとこのままやどかりみたいな生活で定年を迎えて困ることになりそう。…
結婚相手としてどうかと言われると正直、いろいろしんどいです。 (■任期付き大学教員の家族の所感 はてな匿名ダイアリー 2018-06-26 anond:20180626164400)

研究者と結婚 (発言小町 2007年11月16日 22:18)
夫 地方私立大学に勤務
持ち出しが多い 我が家では手取り収入の2割弱が主人の小遣いと研究用の経費に費やされます。
休日がない! 土曜日は授業がないから自分のことができると朝から晩まで大学です。日曜日の半分は研究会で勉強、あとの半分は疲れて寝ています。

湯川秀樹の場合、大学卒業後、母校で無給副手を3年、さらに理学部講師を務めながら研究を続けていたものの、当時の給料ではとても本代をまかないきれなかった。それを援助したのが、開業医だった義父・湯川玄洋である。妻のスミは、夫が本を買って帰るたびに、請求書を受け取ると自分の父のところへ行き、その分のカネを出してもらっていたという。… 湯川にかぎらず、学者の卵が資産家の娘と結婚することは、この当時珍しいことではなかったらしい。(資産家の娘と結婚、土下座…ノーベル賞受賞者たちはいかに研究資金を獲得してきたか エキサイトレビュー 近藤正高 excite.co.jp 2016年10月6日)

 

男性研究者との結婚の落とし穴

理系男子はオクテで女性慣れしていないかわりに浮気の心配もなくていいという評価をネットで良くみかけますが、人によるかと。大学のファカルティになってから「モテ期」を迎えてしまう男性もいるのでしょう。

彼女はご主人の度重なる浮気にかなり悩まされていました(と思います)。最初は秘書、次は女子学生、学会の事務の人。教授というステータスと、いつも学生と接しているから同年代のサラリーマンより若い、それでもし容姿が魅力的なら女性の側がほっておかないということでしょうか。(研究者と結婚 発言小町 2007年11月16日)

 

研究者が結婚相談所で成婚した事例

一般論として、結婚できない一番の理由は出会いがないことだと思います。単純な話、出会いを増やせば、結婚できる可能性が高まるというのは至極当然の理屈。多数の大手企業が、福利厚生サービスの一環として法人会員になっているような結婚相談所もあるようです。

私は29で地元を出て、東京の企業に就職し、同時に結婚相談所にも入会しました。… 地元(地方のど田舎)で悩んで悩んで、悩み抜いた日々はなんだったの?というくらい、あっけなく結婚できました。一度しかない人生。どうしても研究者と結婚したかった私が後悔のない選択ができて、良かったと思っています。 (どうしても研究者と結婚したい 恋愛ユニバーシティ 2013-03-17) 

 

研究者がネットお見合い・出会い系サイトで成婚した事例

出会い系サイトには、結婚相手ではなく遊び相手を探しているだけの人も多数棲息していると思われます。そんな中から自分が求める人物だけを引き寄せるための方略が、下記のサイトに紹介されていました。

好きな相手と妥協せずに結婚するには分母を増やすしかない、と思って出会い系に興味を持った。…

出会い系サイトのメリットは

  1. 出会う人数を増やせる
  2. 自分のことを好きな人を素早く見分けられる
  3. 普段出会わない人と出会える

ということ。(わたしがアメリカで理想の人と出会った方法。 1月 3, 2018 アメリカから言いたい放題)

 


 

  1. 恋愛も結婚も、ネットで出会った方がうまくいく? —— 科学者が指摘 (Shana Lebowitz ビジネスインサイダー Oct. 28, 2017)
  2. ネットで出会って結婚したカップルは離婚しにくい:調査結果 (lifehacker.jp 2017.11.30)
  3. カップルの7組に1組はSNSがきっかけ? SNSから始まる恋愛アリorナシ?の調査が興味深い (鷺ノ宮やよい Pouch 2017年10月17日)
  4. ネットは本当に出会えるのか。付き合える確率と注意点 (中田ボンベ@dcp マイナビウーマン 2014.05.16 最終更新日: 2018.05.15)
  5. 「ネットで知り合って結婚」は全体の1/3、離婚も少ない:米調査 (WIRED 2013.06.05)
  6. 「ネットでの出会い」に抵抗ある、ない? いまどき男女1200人を大調査! ANNIVERSAIRE

 


博士の恋活
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男性研究者の結婚相手となる女性のパターン

私の周りの男性研究者の奥様には何パターンか有ります。
1. 家庭をしっかり守ってくれる、専業主婦妻(旦那は身分高い、稼ぎしっかりある)
2. きっちり稼いで支えてくれる、しっかりものの妻(旦那は稼げるようになるまでヒモ状態もあり)
3. 旦那の研究者としての安定を待てる、辛抱強い妻(研究者として食べていけるまでは結婚しない)
4. 同業妻(遠距離になる事も多い)(研究者が結婚相手に求めるものとは? 発言小町2014年3月14日)

1985年、博士課程1年で結婚した。男のあこがれである「ひも生活」だ。もちろん、両方の親は「稼ぎのない男」の結婚に反対した。(あらまほしき研究者~第10話 寿! 永 猛裕 AIST コラム) 

 

女性研究者が結婚する相手の男性が同業者の場合

女性研究者の場合、職場結婚、すなわち男性の配偶者も研究者という場合が非常に多いようです。

【予言】もしあなたが女性研究者として大学に残るなら、あなたは男性研究者と結婚するでしょう (つなぽんのブログ 2016-03-11)

私たち夫婦が出会ったのは4年前、お互いが大学院の学生時代で、将来の計画も経済的な問題も特に考えることも無く、共に26歳で結婚してしまいました。 … 私たちの周りを見回してみますと、共稼ぎというだけではなく、同じ研究室、職場で知り合って結ばれたカップルが大勢いらっしゃいます。 (研究者同士の結婚 大阪大学・蛋白質研究所 榊原 由紀子 2008/06/09)

その後共同研究者として夫と出会い結婚しました。研究者どうしだとよくある話だと思いますが、ずっと別居です。4 年前妊娠した時に話し合い、夫の職場のある東京都では保育所入所が難しいことから、子供は私と京都で暮らすことにしました。 (小西 由紀子 理学研究科・准教授 京都大学男女共同参画推進センター 女性研究者の生き方)

 

女性研究者が結婚する相手の男性が同業者でない場合

「頑張っても研究職につけないかもしれない」という将来への不安が根本にあって、すでに定収入のある会社員の方などと結婚する女子大学院生を何人か見てきましたが、その女性が本気で研究職を目指して、バリバリと研究活動に励む場合は、離婚で終わるケースが多いです。(女性研究者の人生設計 南蛮の華―岡美穂子の研究ブログ― 2018年 01月 30日)

 

同業者との結婚

研究者同士で結婚した。私の研究が時流に乗り同業者垂涎の地位を得た。夫は日の当たらない研究室で下積み。いつしか姑と共闘して私をいびるようになった (whoistrueenemy 2017/10/2220:05) 

 

女性研究者のワークライフバランス

「今では、優先順位は子ども、仕事、研究と考えています。」(大阪市立大学所エイ研究者支援室インタビューVol.10 藤井律子先生)

 

理想の配偶者

「昔、ヴォルフガング・パウリというスイスの有名な理論物理学者がいたそうですが、彼は何を思ったのか、酒場で歌っている女性歌手に一目ぼれして、結婚したそうです。でも二人の人生観は違いすぎるうえに、彼女は奔放な人で浮気ばかりするので、パウリはかなり苦しんだそうです。だから人生観が違いすぎる人はダメです。」 (ポスドクさんの結婚 女性もすなる脳と心理 2009年11月16日)

 

結婚に関する格言

とにかく結婚したまえ。良妻を得れば幸福になれるし、悪妻を得れば哲学者になれる。(ソクラテス)

女は男が結婚後に変わってくれることを望む。男は女が結婚する前と変わらないでいてくれることを望む。必然的に、どちらも失望を免れない。(アルバート・アインシュタイン)(英文:Huffpost記事、訳:当サイト)

 

職場結婚であればまだ、研究者という職業に対する理解が、配偶者から得られやすいでしょう。しかし、一般の人には、研究業界の不条理さはなかなか理解されません。学歴を聞いて勝手に想像する年収の数分の一程度しか実際の収入がないことや、それすらも1年ごとの更新であったり、それどころか実は、600万円もの「奨学金」という名の借金を抱え込んでいたり、一時的に人並みの収入があったとしても翌年にはそれがいきなり半減したり、最悪ゼロになる恐れすらあったり。これほどの苦難の道でありながら、アカデミアでパーマネントの職を得られる割合は、ほんの数%、つまり100%近い人たちはそれ以外の選択を余儀なくされるのが現実であったり。このような実情を知らない一般女性がうっかり研究者と結婚してしまうと、結婚生活が大変なことになります (n=1)。

ねえ、あなた いつまで待てば 落ち着くの? (詠み人知らず ラボ川柳)

 

まだアカデミアで消耗してるの?【博士の転職】

 

参考

  1. 「私が幸せにするから結婚して」と言える女性になりたい。 (telling 2018/04/10)
  2. 「仕事優先で別居婚」夫婦は、うまくいくのか 妻は北海道、夫は愛知で仕事に邁進 大宮 冬洋 東洋経済ONLINE 2015年10月16日 妻の由里さん(仮名、42歳)は信彦さんと同じく研究者であり、生まれたばかりの娘と北海道で2人暮らし。
  3. 独身男性と出会える場の探し方 (nikkeibp.co.jp ぐっどうぃる博士の恋愛ゼミナール 2013年9月11) 昔、僕がある研究所に所属していたとき、事務職として、何カ月かに一度、新しい女性が入ってきました。給料は安かったけれど、多分、その多くは、結婚相手を見つけるために入ってきたのだと思います。その証拠に彼女たちの多くが研究者や研究者の卵と結婚して、さっさと辞めていっていたからです。これは当時、僕の研究者の先輩が真面目な顔で言っていた話ですが、その研究所では、独身の男性研究員の将来性や、安定性でABC評価をしたリストが女性たちの間で出回っていたらしいです。
  4. 研究者の妻に必要なこと (発言小町 2010年3月2日 0:15)
  5. 別れるべきか・・・ 長文で申し訳ありません。OZmall 2010/02/02 私は27歳の会社員です。彼とは大学の同級生で、付き合って1年半です。2年後の結婚を考えています。結婚後も仕事を続ける予定です。彼は、大学卒業後に大学院(修士課程)へ進学し、現在は母校(大学)の助手をしており、将来的には、博士課程へ進みたいという気持ちがあります。
  6. 研究と結婚(1) 結婚相手は同業者? 蛋白質核酸酵素9月号 Vol.46(2001) Cuvette
  7. 研究者になりたいが結婚もしたい! (京大生のためのコミュニティサイト kyoto-u.com 2003/03/01(土) 00:50:58)
  8. 婚活市場で人気急上昇の「理系クン」――狙い目“優良物件”か? それとも単なる“KY男”か? 西川敦子:フリーライター DIAMOND online 2009.3.27 女性とどんな話をしていいかわからない 次につながらない 約100人にメールを送ったが、交際に結びついた女性はゼロ 女性に拒絶されたらどうしようという恐れ 女性に対する成功体験を重ねることができなかった 女性に対して積極的になれない 委縮してしまう
  9. 本当の意味での貧乏人はいない 2010年10月15日 16:08 (大学院博士課程進学の「価値」発言小町 2010年10月14日 21:54) はっきり言って、勉強に専念する人の家庭は平均値よりかなり裕福です。お金に困らないから、稼ぐことを考えない。金儲けに縁のない学問に専念できる。いざとなったら実家に頼ればいい。頼れる実家がある。親のスネが太い。だいたい見ていると、お金のない人から順に学問から離れていきますもの。最後に残った人は、飛び抜けて優秀な人というより、お金に困らない人という印象すらある。
  10. 大学院はお金に余裕がある人が行くところだった 2010年10月15日 20:30 (大学院博士課程進学の「価値」発言小町 2010年10月14日 21:54) 教授が学生時代、大学院の入試の面接で「実家はお金持ちなの?」と聞かれたそうです。
  11. 理科系の男
  12. サンセリテ青山に大学教授とのお見合いが多い理由
  13. 『君たちに伝えたい3つのこと―仕事と人生について 科学者からのメッセージ』 教えて、先生 よくあるのは「面白かったけど、最後で引きました」っていう反応。何でかっていうと、最後の部分に、女性が科学者になるために「結婚は△、出産は×」って書いちゃったんだ。
  14. 30代半ばの女性教授誕生の背景 (名大ウォッチ 2017年07月18日) 上川内さんは東京に夫を残して1歳の長女と名古屋に赴任し、その際、一人暮らしだったお母さんもついてきてくれた。 … 若くして教授になったもう一人は物質科学国際研究センターの唯美津木教授で、2013年、34歳だった。専門は触媒化学、東大で博士号を取得し、岡崎市にある分子科学研究所の准教授から、通常の公募によって選ばれた。分子研時代に結婚した研究者の夫も幸い、名古屋大学に職を得た。
  15. 研究者の妻によくあること #研妻あるある(togetter 2013年8月1日)

 

参考(結婚全般)

  1. 結婚が決まった友人に聞きたいことランキング 提供:gooランキング Amebaニュース 3月11日(月) 15:00 1位:結婚の決め手 2位:出会った場所 3位:相手の職業 4位:プロポーズの言葉 5位:交際期間
  2. 結婚前に分かる「長続きしない結婚の8つの兆候」(Amanda Scherker The Huffington Post 2015年01月13日 19時26分 JST) 1.はじめから金銭感覚が合わなかった。カンザス州立大学が行なった研究は、新婚旅行の最中にお金のことでケンカになってしまったら、末永く幸せには暮らせそうにない、と示している。研究者らは、関係の初期段階における金銭絡みのケンカと、将来の結婚生活における不満には相関性がみられるとし、お金は「離婚を予測する最大の判断材料」であるとしている。興味深いことに、この相関性は、収入レベルや裕福度を問わず見られるという。
  3. 爆笑問題・田中の問題に太田光代社長が言及「私も彼も彼女に感謝している」 (ORICON NEWS 2010-03-27 19:00) 元々「老後は3人で暮らそうと思っていた。(田中に)結婚の経験をさせてもらってありがとうと私も彼も彼女に感謝している」と話すなど、複雑な心境を明かした。
  4. 賢明な結婚相手を選ぶと、仕事で大きく成功するのはなぜか? (Jeff Haden 訳:的野裕子 lifehacker.jp 2016.05.30)

 

研究者の夫婦別姓問題

  1. 研究者と夫婦別姓 2014年6月25日 · by K_Sakaguchi

 

参考(恋愛)

  1. 「20代の4割が童貞」男が告白すらできなくなった驚きの事情 (トイアンナ 現代ビジネスgendai.ismedia.jp 2018.05.25)
  2. 『恋愛観調査2014』発表!ブライダル総研 2014/12/16 20代男性のうち、付き合ったことがない人41.6%
  3. 日本のセックス(相模ゴム工業)調査日:2013年1月 調査対象:47都道府県 20~60代男女 調査人数:14,100名(1都道府県300名、性年代均等割付)(事前調査:29,315名) 調査方法:WEBアンケート調査 あなたはセックスの経験がありますか?
  4. コンドームメーカー出荷数量推移(コンドーム工業会調べ)2002~2012年度 2007年から下降線の一途。https://hansoku.co/2014/kadai/orien_pdf/05.pdf
  5. 未婚者の交際や結婚意欲に影響を与える“職場独身異性ネットワーク”について〈~内閣府経済社会総合研究所の少子化研究より~〉 (内閣府)生涯未婚率は1950(昭和25)年の男性1.5%、女性1.4%から2010(平成22)年には男性20.1%、女性10.6%へ高まっており未婚化の背景には、雇用の不安定化や低所得化の影響が指摘されてきたが、他方で、身近、特に職場における出会いが減少しているのではないかとの指摘もある。
  6. 今までに恋人として交際した人数(PDF 内閣府) 今までに恋人として交際した人数は、全体で平均 2.9 人。・ 全体では「交際経験なし」が 20.9%、20 代男性「未婚」「地方」では 39.3%。

 

研究者の妻(研妻)のブログ

  1. アメーバブログ ハッシュタグ #研究者の妻 投稿ブログ記事 309件
  2. 研究者の妻たちへ 夫の研究留学のためにアメリカ合衆国で暮らすことになった、妻と子供達の生活支援サイト。
  3. 研究者の妻はフラワーデザイナー in アメリカ★ ameblo.jp/fleur-elise 2017年4月に渡米し、ニューヨークから1時間ほど離れた、ニュージャージー州の静かな学園都市に居住中。
  4. ケチ妻のボストン裏路地通信 kechiusa.exblog.jp お金はなくとも豊かな生活を志すケチ妻の、ボストンの生ぬるい生活の記録
  5. 私の夫は研究者です ameblo.jp/mysunayuno 研究者(ポスドク)と結婚したら、初めての海外渡航が”台湾への引っ越し”に。その後イギリス・イタリアで生活し、約6年間の海外生活が終了。家族を帯同する意味
  6. Life with JOY PhD1年生の夫と結婚し、アメリカに来てからの話。

 

参考(幸せな結婚の条件)

  1. 夫にとって「別れたくない妻」になる7カ条 AllAbout 1:尊敬してくれる妻
  2. 木曜ドラマ「知ってるワイフ」広瀬アリスx大倉忠義 妻「あんたわかってんの?養育費に家のローン、車の維持費で大変なの。うちにはゲームに使うお金なんてないの。」夫「そんなわけ、ねえだろ。」妻「昇進はどうなった?」夫「今回は、‥」妻「言ったよね。わかったらメールしてって。」夫「今ゲームの話‥」妻「そんなだから出世できないんでしょ!」夫「俺の話聞けよ!最後まで聞けよ!いいか?俺が生活費使ったか?小遣い上げてくれって頼んだかよ?ゲームは昼飯ケチって小遣い貯めて買ったんだよ。それのどこが悪いんだよ。」妻「ゲームをやる暇があったら家のことをやれって言ってるの!」夫「だったら最初からそう言えよ。」妻「それくらいわかるでしょ?!」夫「わかんねえよ!」妻「わかろうとしないからでしょ!私のことなんて全然見てない!大体、私がバイトの時間増やしたいって言ったら、なんて言った?」夫「はぁ?」妻「家事と育児が大変そう?他人事(ひとごと)かよ?誰のせいでそうなってんだよ、あんただろ!?」夫「被害者ぶんなよ!お前だって俺のことなんもわかってねえ。いいか?俺だって外でストレスいっぱいで、家に帰ってきたときぐらいホッとしたいんだよ。そのために結婚したのに。客より上司より部下より、お前の相手してるほうが100倍大変なんだよ。こんな家だから俺は出世できねえんだよ!」

 

参考(出産)

  1. 「子供を産めないことに泣き叫んだ」有働由美子を勇気づけた「子供を産まない選択をした」山口智子の強い言葉 (LITERA 2016.05.23)

日本の科学研究におけるロスジェネ

日本のロスト・ジェネレーション(ロスジェネ)世代とは、1991年のバブル崩壊後の就職氷河期に大学を卒業し、長期の経済不況(「失われた10年」)と日本の新卒採用制度のために、雇用の機会を奪われ、就職難民と化して派遣や契約社員などの不安定な働き方を余儀なくされた人が多いということで特徴付けられる世代です(参考:コトバンク)。だいたい1970年から1982年生まれの人(2018年現在38~48歳)に相当します。

ロスジェネと 世に棄てられて 博士捨つ (詠み人知らず  ラボ川柳)

 

団塊ジュニアも含まれ、日本の科学政策であるポスドク一万人計画(1996~2000年度)の影響もあり、このあたりの世代は大量の博士号取得者が職にあぶれて生活に困窮する状態が継続しているのが現在の日本の科学研究業界の状況です。

今後、若手研究者を対象とした制度が、より一層拡充されることが望まれる。これまで、大きな成果を上げた研究者がしばしば若手であるということは、ノーベル賞受賞者がどの年齢で受賞業績を上げているかを調べたデータから理解できる(第1-1-30図)。この資料は、1987年から2006年までの自然科学系3賞(物理学賞、化学賞、医学・生理学賞)を受賞した合計137名に対して調査したものである。この図から、ノーベル賞を受賞するような優れた業績は各分野とも30代から40代前半に集中していることが分かる。(平成19年版 科学技術白書 第1部 第1章 第4節 1 科学技術関係人材の育成・確保の重要性 文部科学省)

文科省はノーベル賞研究が生まれるのは30代に集中ということを常々強調しており、30代の若手にチャンスを与えるという政策を打ち出すため、それより上のの世代は完全に捨て置かれています。高いレベルでの教育を受け、現在、科学研究に貢献しているにもかかわらず、定職にすら就くことができず人間として最低限の生活の保障すらないまま人生を彷徨い、現在の日本の科学行政から見棄てられた状態にあり、まさに「ロスト・ジェネレーション」になっています。科学を作り上げているのは、何もノーベル賞級の研究だけではありません。裾野の部分があってはじめてその上に高さが築かれるのです。文科省や政府は、科学研究の本質を全く理解していないようです。

2004年ごろからの国⽴⼤学の法⼈化と⼤学⼈や研究職の⼈事の流動化は、「研究成果がすぐ⾦になるかどうか」というものさしの流⾏を⽣み、少ない任期付ポストの取り合いばかり横⾏する事態を⽣みました。基礎研究の研究成果は即物的な基準では判断できないのにもかかわらず、無理⽮理切り捨てに遭って 久しい状況です。関係者の皆様には、⼤学や研究所の研究教育活動は、すぐにお⾦になるかどうかという価値観では測ることができない、という点によくよく留意して政策⽴案にあたっていただきたく、強く強くお願いいたします。さきに述べたような誤った政策が取られてすでに10年以上も経っており、もはやわたしより若い世代は、就職に苦労することがわかっている⼤学や研究所のキャリアを選ばなくなっています。⼤学や研究所への予算の復活と、任期なしのポストを増やすこ と。これらをぜひお願いいたします。(男性研究者 41歳 第5期科学技術基本計画答申素案へのパブリックコメントより)

日本の無責任な科学政策やその後の「無策」によって生じたこのロスに対処する責任が、文科省や政府の科学行政を司る人たちにはあるのではないでしょうか?

 

ロスジェネの労働参画の推進と生産性の高い働き方の実現が、この国の経済・産業の成長・発展のカギを握る可能性が出てきている。しかも、労働市場の中で主要層であるロスジェネの所得が拡大すれば、国内消費にも好影響を及ぼすだろう。(女性や老人よりロスジェネに予算をまわせ 忘れられた「巨大集団」の秘めた力 三菱総合研究所主任研究員 奥村 隆一 PRESIDENT Online 2018.3.29)

 

教授「そういえば、(ピー)省のお偉いさんは、ポスドク問題があるということは把握してるけど、今はそれをどうこうするより、どうやって日本の研究業界を発展させるかに重点を置きたいって言ってたぞ」

僕「マジですか!?」

(ポスドク問題はオワコン 教授と僕の研究人生相談所 第79回 BioMedサーカス.com 2018年3月13日)

 

BioMedバイオサーカス.comのシリーズ「報われないロスジェネ研究者たち」で、サイエンス・ライター樋口恭介氏の取材に応じたロスジェネ研究者たちが心情を吐露しています。

  • 馬場敦彦(仮名)・47歳 同僚が良い雑誌に論文を出した、Job Huntingのインタビューに呼ばれた、なんてのを聞いた日は夜眠れなかったよ。でもね、42歳か43歳くらいで、そういう気持ちは自然と薄れてきちゃったんだよね。
  • 大久拓也(仮名)・45歳 たまたまそこには僕と彼女しかいなくて、しかも二人とも実験の待ち時間中だったんで、おしゃべりしてたんです。どうやら、それが教授の逆鱗に触れたみたいで、
  • 梶野相太(仮名)・42歳 彼の凄さを再確認し、改めて自分みたいな普通な人間は研究者の道になんか進んじゃいけなかったんだということを実感しました。
  • 姫木由里子(仮名)・42歳 先ほども言いましたけど、米国では年齢・性別・人種は就職に影響しないっていうのは表向きの話ですから。
  • 香川明子(仮名)・37歳 彼がよく言ってたんです。『自分の経歴や業績があれば、少し前なら簡単に独立できた。今は時代が悪い。』って。
  • 久木鉄平(仮名)・45歳 最終的に久木を待っていたのは、任期満了に伴う研究者引退だった。
  • 副島明美(仮名)・43歳 新しい教授は目新しい内容に見境なくとびつき、多少怪しいデータでも論文としてすぐにまとめていった。研究室からの論文の量は激増した。だが副島は、その大半は再現性も取れない捏造まがいの論文だと、今でも思っている。
  • 佐伯徹(仮名)・40歳 修士号の社員が3年働くと、その人は博士号持ち社員と研究者という点では同格とみなされるようになるんです。
  • 田野中宏(仮名)・45歳 今の時代、こういった社会的にまともであるとされている職に就けてるだけで十分なんです。
  • 相沢勉(仮名)・39歳 失敗を恐れずに挑戦しないといけない、なんてのは成功したから言えるんセリフなんですよ。

 

参考

  1. 2011 日本学術会議 提言 PDF
  2. 2016 新小1の“なりたい職業”、「研究者」が上昇し過去最高位に https://www.oricon.co.jp/news/2069664/full/
  3. ベビーブーム(ウィキペディア)(第一次)ベビーブームが起きた1947年から1949年に生まれた世代、いわゆる「団塊の世代」が親になったとき、第二次ベビーブーム(1971年~1974年)があり、この時期に生まれた世代は、「団塊ジュニア」と呼ばれることがある。
  4. 若手研究者「任期つき雇用」増加で「才能の無駄遣いを強いられている」(渡辺豪 AERA dot. 2018.2.23 11:30)
  5. 30歳以上でも大丈夫。ノーベル賞受賞者のキャリアから見えた「成功の秘訣」 Carolyn Gregoire The Huffington Post  2017年02月06日 17時05分 JST | 更新 2017年02月13日 15時48分 JST 科学誌『サイエンス』の2016年11月4日号に掲載されたビッグデータ分析を紹介しよう。 … 分析対象は、物理学者約3000人の1893年以降の文献だ。 … 研究結果によると、科学者の最大の成功、つまり科学界に最も大きな影響を与えた論文は、若さと関連付けられるわけではなかった。
  6. 7.  若手研究者に対する処遇の改善(平成13年科学技術白書 文科省)大きな成果をあげた研究者がしばしば若手であるということは,ノーベル賞受賞者がどの年齢で受賞業績を上げているかを調べたデータから理解できる( 第1-2-19図 )。この資料は1981年から2000年までの自然科学系3賞(物理学賞,化学賞,医学・生理学賞)を受賞した合計127名のうち,業績を上げた年齢がはっきりとしている111名に対して調査したものである。この図から,ノーベル賞を受賞するような優れた業績は各分野とも30代後半に集中しており,少数の例外はあるが,40代後半になると成果を上げた例は非常に少ないことがわかる。 なお,日本人のノーベル賞受賞者は 第1-2-20表 のとおりであり,業績を上げた年齢の最も若い湯川秀樹博士では28歳,最も遅い白川英樹博士でも41歳と,いずれの成果もやはり40代前半までに上げられている。

scRNAseq論文の図のtSNEて何?

単一細胞(シングルセル)の遺伝子発現を解析(トランスクリプトーム解析; RNA seq)の論文では、下図のような、t-SNEをプロットした図がよく登場します。

このtSNE1、tSNE2というのは一体何でしょうか?

生物学者は、細胞の種類がどれくらいあるのかを知るためのアプローチのひとつとして、個々の細胞内ではどんな遺伝子がどれくらいの量だけ発現(DNAからmRNAに転写されたり、さらにタンパク質に翻訳されたりすること)しているかを調べ、その結果に基づいてそれらの細胞を分類しようと考えます。

近年の急速な分析技術の進歩により、細胞や分子の性質を、集団の平均値としてではなく、一つひとつの細胞や分子の個性を維持したまま解析することが可能になりました。シングルセルRNA-seq解析では細胞集団の転写産物を1細胞ごとに網羅的に解析します。そのため、細胞集団を構成する細胞がどう分類できるかが未知のままでも、細胞集団を亜集団にクラスタリングして特徴を抽出することが可能です。(シングルセルRNA-seq解析 genble.com)

もし仮に細胞には遺伝子がたったの2つしかなくて、遺伝子Xと遺伝子Yの発現量を調べるだけで個々の細胞のプロファイリングができてしまうとしたら、X「軸」とY「軸」の2次元平面上にひとつひとつの細胞の遺伝子発現量をプロットすれば、細胞の種類の数だけクラスターが現れるでしょうから、目で見てわかりやすく話は簡単です。

しかしヒトの遺伝子数は2万以上もあり、実験によって多数の遺伝子に関する発現量のデータが得られます。これらのデータをそれぞれの遺伝子「軸」に関してプロットした結果(=多次元空間に分布しているデータの様子)を、平面しか認識できない人間が「見る」ことはできません。そこで、個々の細胞が発現している複数の遺伝子の量のデータ(多次元データ)を、とある数学的な処方箋(t-SNE)を用いて2次元のデータに変換(次元の削減)してしまえば、個々の細胞を(tSNE1軸とtSNE2軸からなる)2次元平面上にプロットすることができて、どのようにクラスターをつくっているのか(=どんな種類の細胞があるのか)その様子が見やすくなります。

 

t-SNE(てぃー すにー)は何の略?

t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t 分布型確率的近傍埋め込み)

 

t-SNEがどんなものかをざっくり言うと?

a new technique called “t-SNE” that visualizes high-dimensional data by giving each datapoint a location in a two or three-dimensional map.  (Maaten and Hinton, 2008 PDF)

この技術は、数百または数千次元のデータですら無理やり2次元の「マップ」に落とし込むという、ほとんど魔法のような能力を備えているために、機械学習の分野で幅広く普及しています。 (高次元のデータを可視化するt-SNEの効果的な使い方 DeepAge 2017-03-8)

上記サイトではパラメータを変えたときの結果を比較していて、非常に興味深いです。

 

t-SNEは誰がいつ考え付いたの?

Laurens van der Maaten & GEoffrey Hinton in 2008. (PDF at Hinton lab)

下の動画では、発案者Laurens van der Maaten氏本人によるt-SNEの解説が見られます。

Visualizing Data Using t-SNE Google Tech Talk June 24, 2013 (動画55:09)

 

 

t-SNEをもう少し詳しく説明すると?

このアルゴリズムの一番の特徴は、 2 点間の「近さ」を確率分布で表現するところにあります。例えば、点 x_i とそれ以外の全ての点との距離を考えましょう。t-SNE では、基準となる点 x_i を中心とした正規分布を考え、距離を測りたい点 x_j が抽出される確率密度を、点 x_i から見た点 x_j の近さ p_{j|i} とします。これにより、x_i の近くにある点ほど p_{j|i} は大きくなり、遠くにある点ほど p_{j|i} は小さくなります。次に、次元圧縮後の点 y_i と点 y_j の「近さ」 q_{j|i} を考えます。これらは、次元圧縮前の点 x_i と点 x_j に対応します。こちらも同様に確率分布で表現するのですが、次元圧縮後の近さは正規分布ではなく自由度 1 の t 分布で考えるところがミソです。(t-SNE を用いた次元圧縮方法のご紹介 ALBERT Official Blog 2015年12月2日)

(上記サイトでは、PCAとt-SNEとを画像データに適用した結果を図示しており、t-SNEのパワフルさが一目でわかります。Rのコードあり。)

 

次元削減の他の手法PCAなどとはどう違うの?

Most researchers are already familiar with another dimensionality reduction algorithm, Principle Components Analysis (PCA) also available in R2 and explained in more detail in the Principle Components Analysis tutorial. Both PCA and t-SNE reduce the dimension while maintaining the structure of high dimensional data, however, PCA can only capture linear structures. t-SNE on the other hand captures both linear and non-linear relations and preserves local distances in high dimensions while reducing the information to 2 dimensions (an XY plot). (16. t-SNE: high dimensionality reduction in R2 How to find groups in your dataset using t-SNE. r2-tutorials.readthedocs.io)

 

そもそもなぜ次元削減をする必要があるの?

Computers have no problem processing that many dimensions. However, we humans are limited to three dimensions. Computers still need us (thankfully), so we often need ways to effectively visualize high-dimensional data before handing it over to the computer. (An illustrated introduction to the t-SNE algorithm By Cyrille Rossant March 3, 2015)

(上記サイトはヴィジュアルに非常にわかりやすくt-SNEの説明をしています)

 

遺伝子解析にはなぜPCAよりもt-SNEが適しているの?

First, although PCA minimizes global reconstruction error, it may not preserve local proximities of points. In visualizing gene expression data, we are typically more interested in resolving nearby clusters than in preserving the correct distance relationships between genes with very different patterns of expression. But the optimization criterion of PCA results in the opposite priority: the relationship of distant points is depicted as accurately as possible, while small inter-point distances can be distorted. Second, there may be no single linear projection that gives a good view of the data: in such a case, all linear projection methods will fail. (An intuitive graphical visualization technique for the interrogation of transcriptome data. Bushati et al., 2011. Nucleic Acids Research Volume 39, Issue 17,Pages 7380–7389)

 

t-SNEの使い方の注意は?

Following are a few common fallacies to avoid while interpreting the results of t-SNE:

  1. For the algorithm to execute properly, the perplexity should be smaller than the number of points. Also, the suggested perplexity is in the range of (5 to 50)
  2. Sometimes, different runs with same hyper parameters may produce different results.
  3. …

(Comprehensive Guide on t-SNE algorithm with implementation in R & Python
SAURABH.JAJU2, JANUARY 22, 2017)

 

t-SNEの短所は?

t-SNE has three potential weaknesses: (1) it is unclear how t-SNE performs on general dimensionality reduction tasks, (2) the relatively local nature of t-SNE makes it sensitive to the curse of the intrinsic dimensionality of the data, and (3) t-SNE is not guaranteed to converge to a global optimum of its cost function. (Maaten and Hinton, 2008 PDF)

 

ゲノムデータ(遺伝子発現プロファイルの解析)にt-SNEが使われるようになったのはいつ頃から?

自分が調べた限り、下記の論文よりも古い論文が見つかりませんでした。

Here, we test the recently developed nonlinear dimensionality reduction algorithm, t -statistic Stochastic Neighbor Embedding ( t -SNE) ( 8 ), on a variety of real-world transcriptome data sets. (An intuitive graphical visualization technique for the interrogation of transcriptome data. Nucleic Acids Res. 2011 Sep 1;39(17):7380-9.

We tested seven DRTs applied to four microarray cancer datasets and ran four clustering algorithms using the original and reduced datasets. … On the other hand, t-distributed Stochastic Embedding (t-SNE) and Laplacian Eigenmaps (LE) achieved good results for all datasets. (Comparative study on dimension reduction techniques for cluster analysis of microarray data. Date of Conference: 31 July-5 Aug. 2011 ieeexplore.ieee.org)

 

どんなデータに使えるの?

Question: why PCA for RNA-Seq but tSNE for scRNA-seq? (biostars.org)

Question: What to use: PCA or tSNE dimension reduction in DESeq2 analysis? (support.bioconductor.org)

 

t-SNEを実際に使うには?(生物学研究者向け)

Rを用いてt-SNE

A step-by-step workflow for low-level analysis of single-cell RNA-seq data with Bioconductor (bioconductor.org)

A step-by-step workflow for low-level analysis of single-cell RNA-seq data Aaron T.L. Lun, et al. F1000Research Software tool article

The Rtsne module in Array Studio will allow the user to cluster different cells with UMI counts, using the Rtsne package in R (arrayserver.com)

 

MATLABでt-SNE

t-SNE とは t-SNE (tsne) は、高次元データの可視化に適している次元削減アルゴリズムです。名前は、t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t 分布型確率的近傍埋め込み) を表します。考え方は、点の間の類似度が反映されるように高次元の点を低次元に埋め込む、というものです。高次元空間の近接点は低次元に埋め込まれた近接点に対応し、高次元空間の遠隔点は低次元に埋め込まれた遠隔点に対応します (一般に、高次元空間と低次元空間で正確に距離を一致させることは不可能です)。関数 tsne は、高次元データから低次元の点の集合を作成します。通常は、低次元の点を可視化して、元の高次元データにおける自然なクラスターを調べます。(Mathworks)

 

シングルセルRNA-seq解析の実際

Introduction to single-cell RNA-seq (hemberg-lab.github.io)

Seurat is an R package designed for QC, analysis, and exploration of single cell RNA-seq data. Seurat aims to enable users to identify and interpret sources of heterogeneity from single cell transcriptomic measurements, and to integrate diverse types of single cell data. (satijalab.org)

Identifying and Characterizing Subpopulations Using Single Cell RNA-seq Data (hms-dbmi.github.io)

 

シングルセルRNA-seqガイド

A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications (Haque et al., Genome Med. 2017; 9: 75)

RNA-Seq 実験 sequencing depth の決め方 (bioinformatics 2017.06.10)

Design and Analysis of Single-Cell Sequencing Experiments. Grün et al., 2015 Cell Volume 163, Issue 4, 5 November 2015, Pages 799-810

Comparative Analysis of Single-Cell RNA Sequencing Methods. Ziegenhain et al., Molecular Cell 65, 631–643, February 16, 2017 (PDF)

 

t-SNEを説明した動画(一般)

t-SNE tutorial Part1 Divy Kangeyan 2017/05/26 に公開 (動画12:28)

 

参考

  1. t-SNE explained in plain javascript Nick Strayer· observablehsq.com Feb 6, 2018
  2. t-SNEによるイケてる次元圧縮&可視化 Qiita 2017年12月14日に投稿
  3. t-SNE(SlideShare)

  4. 【多様体学習】LLEとちょっとT-SNE hellocybernetics.tech
  5. t-SNEの結果をplotlyで3D可視化する MATHGRAM
  6. scikit-learnでt-SNE散布図を描いてみる ももいろテクノロジー
  7. https://www.rna-seqblog.com/tag/t-sne/
  8. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5845381/
  9. http://journals.plos.org/plosgenetics/article?id=10.1371/journal.pgen.1006599

 

参考(シングルセルRNA SEQデータの解析方法いろいろ)

  1. Visualization and analysis of single-cell RNA-seq data by kernel-based similarity learning. Bo Wang, Junjie Zhu, Emma Pierson, Daniele Ramazzotti & Serafim Batzoglou
    Nature Methods volume 14, pages 414–416 (2017) 新手法の提案 We present single-cell interpretation via multikernel learning (SIMLR), an analytic framework and software which learns a similarity measure from single-cell RNA-seq data in order to perform dimension reduction, clustering and visualization.  既存の手法との比較 On seven published data sets, we benchmark SIMLR against state-of-the-art methods.
  2. CIDR: Ultrafast and accurate clustering through imputation for single-cell RNA-seq data. Lin P, Troup M, Ho JW. Genome Biol. 2017 Mar 28;18(1):59. 新手法の提案 Most existing dimensionality reduction and clustering packages for single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data deal with dropouts by heavy modeling and computational machinery. Here, we introduce CIDR (Clustering through Imputation and Dimensionality Reduction), an ultrafast algorithm that uses a novel yet very simple implicit imputation approach to alleviate the impact of dropouts in scRNA-seq data in a principled manner. 従来の手法t-SNEなどとの比較 Using a range of simulated and real data, we show that CIDR improves the standard principal component analysis and outperforms the state-of-the-art methods, namely t-SNE, ZIFA, and RaceID, in terms of clustering accuracy. 代表的な結果の図 
  3. Visualization and cellular hierarchy inference of single-cell data using SPADE. Anchang B, Hart TD, Bendall SC, Qiu P, Bjornson Z, Linderman M, Nolan GP, Plevritis SK. Nat Protoc. 2016 Jul;11(7):1264-79. 新たなデータ可視化手法の提案 we describe the use of Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events (SPADE), a density-based algorithm for visualizing single-cell data and enabling cellular hierarchy inference among subpopulations of similar cells. 別のデータ可視化手法であるt-SNEとの比較 We compare SPADE with recently developed single-cell visualization approaches based on the t-distribution stochastic neighborhood embedding (t-SNE) algorithm.

 

参考(t-SNEを用いた論文)

  1. Single-Cell RNA-Seq Reveals Hypothalamic Cell Diversity. Chen et al., 2017. Cell Reports Volume 18, Issue 13, p3227–3241
  2. SAIC: an iterative clustering approach for analysis of single cell RNA-seq data. Yang L, Liu J, Lu Q, Riggs AD, Wu X. BMC Genomics. 2017 Oct 3;18(Suppl 6):689. 解析の重要性 An important step in the single–cell transcriptome analysis is to identify distinct cell groups that have different gene expression patterns. 従来の手法の問題点 Many studies rely on principal component analysis (PCA) with arbitrary parameters to identify the genes that will be used to cluster the single cells. 新手法の提案 We have developed a novel algorithm, called SAIC (Single cell Analysis via Iterative Clustering), that identifies the optimal set of signature genes to separate single cells into distinct groups. データ可視化のステップでのt-SNEの利用 We applied the SAIC algorithm to one simulated dataset and two published single cell datasets. After signature genes selection, the results were evaluated by Davies-Bouldins index and then visualized using both a t-SNE 2D–plot and an unsupervised hierarchical clustering heatmap.

 

シングルセル解析二関連する製品(機器、試薬キット、解析ソフトウェアなど)

  1. Illumina 1細胞分離からデータ解析まで必要なものが1つにddSEQ™ Single-Cell Isolator とSureCell™ WTA 3′ Library Prep Kit により実現
  2. BD Rhapsody シングルセル解析システム 数万のシングルセルに対し数百の遺伝子を同時解析
  3. In the study (“Single-Cell RNA-Seq of Rheumatoid Arthritis Synovial Tissue Using Low-Cost Microfluidic Instrumentation”), published in Nature Communications, the researchers describe the 3D-printed custom device, which, along with its electronic and pneumatic components, can be obtained and assembled for a total cost of about $600. The device occupies a small footprint as well, not much larger than a tissue box. (genengnews.com)
  4. シングルセル解析は、1細胞レベルでmRNA解析を行うことで、細胞集団の平均的な解析ではなく、個々の細胞の変化を動的に追い、システマチックな理解へ繋げることが可能になる技術です。… 取得した配列データを参照ゲノム配列へマッピングし、適切なソフトウェアを用いて遺伝子発現定量解析を行います。得られた発現プロファイルにアノテーション情報を付与し、各種統計解析を行います。解析結果は、遺伝子の発現量をまとめたファイル、主成分分析(PCA)結果、t-SNE解析などをまとめて納品いたします。(シングルセルレベルでの遺伝子発現解析 ICELL8™ シングルセル解析 takara-bio.co.jp )

 

生命科学の他の分野におけるt-SNEの利用

人や動物の行動学の解析においてもt-SNEが用いられています。

  1. Comprehensive machine learning analysis of Hydra behavior reveals a stable basal behavioral repertoire. Han et al., 2018. eLife. 2018; 7: e32605.
  2. 【行動認識 #9】t-SNEをtensorboard(Embedding Visualization)で可視化 MotoJapan’s Tech-Memo 2017-09-04
  3. Automatic classification of behavior in zebrafish larvae. Jouary and Sumbre. bioRxiv May 10,2016
  4. Mapping the stereotyped behaviour of freely moving fruit flies. Berman et al., 2014. Journal of the Royal Society Interface

safe harbor

生命科学用語:safe harbor

同義語:safe harbor/safe harbor locus/safe harbor site/セーフハーバー/セーフハーバー遺伝子座/セーフハーバー座位/セーフハーバー部位/セーフハーバー領域

 

定義

Specific loci in the mouse genome that allow stable, reliable, and ubiquitous transgene expression in the absence of adverse effects like Rosa26, Hprt1, or Col1A1, have become essential tools in the performance of genetic studies. Safe harbor loci allow comparable analysis between different lines of mice in isogenic contexts. ((Rapid and Efficient Generation of Recombinant Human Pluripotent Stem Cells by Recombinase-mediated Cassette Exchange in the AAVS1 Locus Ordovas et al. JoVE)

ヒト19番染色体上に存在する AAVS1 領域(別名 PPP1R12C)は、インスレーターに挟まれたオープンクロマチン構造になっているため、挿入された遺伝子が発現抑制を受けにくい領域(Safe Harbor)であることが知られています。 (Human Safe Harbor Kit-AAVS1 APRO SCIENCE Transposagen)

導入遺伝子の安全な発現を可能にする遺伝子座 (セーフハーバー遺伝子座への導入遺伝子の挿入のためのエンドヌクレアーゼの使用 ekouhou.net)

遺伝子導入による影響を受けにくい安全領域 (セーフ・ハーバー部位への目的遺伝子組込み用ゲノム編集ツール 実験検証 コスモ・バイオ GeneCopoeia 技術情報)

AAVS1 領域(PPP1R12C 遺伝子座)はsafe harborと呼ばれ、さまざまな細胞で転写活性を有しているが、欠損させても細胞に有害作用が生じないことが知られている領域。(CRISPR/Casシステムを用いたゲノム編集 一人抄読会)

 

遺伝子導入においてセーフハーバー部位を利用する利点

Expression of a randomly integrated transgene is unpredictable and tends to be unstable over time due to epigenetic effects. Further, random integration often yields multiple integrants per cell, and this can result in the disruption or activation of host cell genes. Such unintended side effects produce a non-isogenic experimental setting, and this can confound data analysis and interpretation. (DeKelver et al., Genome Res. 2010. 20: 1133-1142)

 

マウスゲノムにおけるセーフハーバー部位

哺乳動物のトランス遺伝子挿入におけるゲノム上の「安全」部位は、1990年代後半にPhillipe Sorianoおよびその共同研究グループによりはじめて報告されました(Zambrowicz, et al., 1997)。ROSAβgeo26と呼ばれる特定マウス系統では、検証したほぼ全ての組織においてランダムに挿入したトランス遺伝子から、βガラクトシダーゼを一様に高レベルで発現することが見出されています。… これ以後「Rosa26」座位は適応度において明白な有害作用を生じず定常遺伝子発現が可能なトランス遺伝子挿入部位として利用されるようになりました。 (セーフ・ハーバー部位への目的遺伝子組込み用ゲノム編集ツール 実験検証 コスモ・バイオ GeneCopoeia 技術情報)

 

ヒトゲノムにおけるセーフハーバー部位

ヒト細胞においてもトランス遺伝子を挿入できる、類似のセーフ・ハーバー部位が報告されました(DeKelver, et al., 2010)。これはアデノ随伴ウイルス(AAV)が通常、第19染色体上のPP1R12Cという特定のゲノム座位に組込まれるとの報告に端を発しています。AAVS1としても知られる本座位へAAVを組み込んだ場合でも、初代培養細胞や不死化細胞、人工多能性幹細胞(iPSC)および胚性幹細胞などをはじめとする種々の細胞に目に見える表現型の変化を生じることはありません。 (セーフ・ハーバー部位への目的遺伝子組込み用ゲノム編集ツール 実験検証 コスモ・バイオ GeneCopoeia 技術情報)

 

用例

Here we describe a strategy to genetically modify human iPS cells at ‘safe harbor’ sites in the genome, which fulfill five criteria based on their position relative to contiguous coding genes, microRNAs and ultraconserved regions. (Genomic safe harbors permit high β-globin transgene expression in thalassemia induced pluripotent stem cells. Nat Biotechnol. 2011 Jan;29(1):73-8.)

Nuclease, and using these nucleases, secretory tissues which they derived, cloned, and a method of expressing a transgene from the safe harbor locus in animals. (The methods and compositions for controlling transgene expression Google Patents JP2014526279A)

Cas9安定発現HEK293細胞株 ヒトゲノムにおけるSafe HarborであるAAVS1遺伝子座にhspCas9を組み込んだ、Cas9の安定発現HEK293細胞株です。(フナコシニュース2018年6月1日号(No.658))

当初計画には,genetic lineage tracing 法による細胞追跡を予定していたが,セーフハーバー領域へのレポーター遺伝子の導入個体の確立まで至っていない。 (両生類における幼生型から成体型幹細胞への変換機構の解明 研究課題/領域番号16K18580)

 

関連論文

  1. Functional genomics, proteomics, and regulatory DNA analysis in isogenic settings using zinc finger nuclease-driven transgenesis into a safe harbor locus in the human genome. DeKelver et al., Genome Res. 2010. 20: 1133-1142)
  2. Disruption of overlapping transcripts in the ROSA βgeo 26 gene trap strain leads to widespread expression of β-galactosidase in mouse embryos and hematopoietic cells. Brian P. Zambrowicz, Akira Imamoto, Steve Fiering, Leonard A. Herzenberg, William G. Kerr, and Philippe Soriano. PNAS April 15, 1997. 94 (8) 3789-3794; https://doi.org/10.1073/pnas.94.8.3789

若者は現状を見切り無謀な挑戦の回避を

アカデミアの現実(学部学生の皆さんへ)

実験科学の場合ですが、大学の先生は研究のための「戦力」が必要なので、学生が自分たちの大学院に進学してくれることを望みます。しかし、(多くの先生方の)ホンネを暴露すれば、それはその先生自身のため(=自分の研究を推進するため)が第一義的な理由であって、学生のため(=学生の人生にとって良かれという気持ち)では必ずしもありません。実際、優秀だと見込んでいた学生が就職したり他大学の院に進学してしまい、がっかりしたという先生の声を聞くことがめずらしくありません。

 

この状況を見事に表現しているツイートを紹介。

 

 

大学院に進学した中のごく、ごく、ごく一部は研究者としてアカデミアの世界で生き残ることでしょう。それ以外の人は、自分で自分の人生を勝手に見つけるしかありません。そんなことは当たり前じゃないかという外野の声が聞こえてきそうですが、漠然と「研究者になれたらいいなあ。」と思っている学生と、「とりあえず、大学院生が入ってきてくれないと困る。」という先生との間のあやふやな期待感の膨らみが、キャリアパスに関する冷静な分析の必要性をウヤムヤにする恐れがあります。


 

あなたが博士号を取得してさらに独立した研究室主宰者のポジションを得るときに要求される研究業績のレベルは、既にパーマネントの職にいる教授が研究室を維持するために要求されるレベルとは、全く異なり、そのハードルははるかに高いのです。つまり、「一流誌には届かなかったけれど、とりあえず論文がやっと出せて良かった。」と教授と一緒に喜んでいるようでは、あなたに研究者としての未来はないのです。今後、日本の科学研究の制度が変わるかもしれませんが(改善してほしいと思いますが)、現実を冷静に見たうえで自分が納得できる選択、後で後悔しない選択をする必要があります。

そういったところの教育を見ていると、博士の1年目の最初に「この中でプロフェッサーになれるのは3%。残りの97%はなれない。ではなれなかったときに、どういうキャリアを描くのか」ということについて、1週間合宿して議論させるんです。 (人口減少時代のウソ/ホント 大学と人材を腐らす「19世紀式」を脱せよ 検証・大学教育改革 with 田中弥生(4) 森田 朗 日経ビジネスONLINE 2015年9月29日)

  

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平成30年科学技術白書が公表される

2018年6月14日の日刊工業新聞の社説には、文部科学省が12日に発表した科学技術白書を受けて、オピニオンが掲載されていました。その後半部分を引用します。

00年になってからノーベル賞自然科学系3賞を受賞した日本人(外国籍含む)は17人になる。だが、日本の科学研究の現状が白書の記した通りだとすると、果たして将来にわたってノーベル賞受賞者が出るのかどうか心配になる。

人間は一定程度、豊かになると、がむしゃらさがなくなるのかもしれない。だが、天然資源小国の日本にとって最大の資源は「知」である。「知」が衰退すれば、国全体の活力も失われることは火を見るよりも明らかだ。

白書は「イノベーションの根幹を担う人材の力、多様で卓越した知を生み出す学術研究や基礎研究を支える研究資金といった基盤的な力の強化が必要」と記す。もちろん研究資金が豊富な方がよいのは当たり前だが、それだけではない。若者に現状に甘んじることなく、研究に限らず、何事にも世界にチャレンジする意識を植え付けることが重要ではないだろうか。

引用元:https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00477378

この社説の主張があまりにも今の研究の現場の感覚から乖離しているため、若者たちが勘違いしないように、この社説に対するツイートをまとめておきます。

 

科学白書の提言も、実態に合った適切なものとは言い難い部分がある思います。科学研究の主戦力は大学院生やポスドク、助教などの任期付き教員であって、会議で時間を取られる教授たちではありません。若者が研究成果を挙げてもその先に定職が存在していない今の状況では、腰を据えて研究に専念できるはずがないのです。研究費不足も原因としてすぐに挙げられますが、私の見方ですが、その研究分野で良いとされる(インパクトファクター5~10程度)学術誌にコンスタントに論文を出しているような人ならば、一番小額の科研費程度ならポスドクの身分であっても取れており、お金がないことが一番の原因だとは思いません。

 

白書は大学に対し、会議を減らして教員らが研究に割ける時間を確保することなどを提言。政府には研究への十分な投資や、若手研究者が腰をすえて研究に取り組める「環境の整備」などを求めた。(日本の科学技術「力が急激に弱まった」 白書を閣議決定 小宮山亮磨 朝日新聞DIGITAL 2018年6月13日06時29分)

 

安倍政権の科学政策

政府は14日、首相官邸で総合科学技術・イノベーション会議を開き、分野を横断して科学技術の革新を目指す「統合イノベーション戦略」を決めた。斬新な発想をもつ若手研究者を育てるため、研究費を若手に重点配分するなどの大学改革を盛り込んだ。 (大学研究費、若手に重点配分 政府が科学革新戦略 日本経済新聞 2018/6/14 21:02)

 

 

科学研究の本質

打ち出される施策を見ると、科学行政に携わる官僚や政治家は、科学やイノベーションの本質を理解していないのではないかという疑念が湧きます。

 

記事更新記録 20180616 ツイートを入れ替え(申し訳ありません)、「統合イノベーション戦略」の記事とツイートを追加

 

関連記事 ⇒ まだアカデミアで消耗してるの?【博士の転職】

 

参考

  1. 依然厳しい若手研究者の雇用環境 雇用促進の誘導策や新たな具体的制度設計を (Science Portal編集長・共同通信社客員論説委員 内城喜貴 2018年3月16日) 「博士号を取得した後に複数の大学の理学部で『ポスドク』を経験。40歳代になり、子供も成長して出費がかさむようになった。このため、収入の安定を目指して民間企業の開発部門目指して就職活動を続けている」。今回の調査では若い研究者個々の状況は分からないが、こうした研究者のケースを頻繁に聞く。
  2.  キャリア築く気概が必要 元「ポスドク」で作家の円城塔氏 働けない 若者の危機 第4部 氷河期世代(4)インタビュー 日本経済新聞 2013/1/16 2:00  電子版 (閲覧は要登録)「… 最近、科学者と一般社会をつなぐサイエンスコミュニケーションが注目されているが、つなげないといけないのは、科学や研究の現場と政策決定の現場。事情をきちんと知った上でかじとりできる人がいないのが大きな問題だ」
  3. アカデミアから抜け出せないのは博士の能力がないから (実験的WEB追想録 2008年 03月 06日) 真の博士の能力というのは、それは大学の外でも活きる、普遍的な研究能力のはずで、生きる力とも言えるものだということです。極論すれば、博士はすべからくマッチョであるべきなのです。大学の外に出れないのは、博士の能力が身に付いていないからです。

 

同じカテゴリー内の記事一覧

マレーシアの日本人大富豪に学ぶ研究への態度

『マレーシア大富豪の教え』(小西史彦 著)は、ビジネスパーソン向けの内容だと思いますが、高校、大学時代の実験や研究室に関するエピソードがあって、大変興味深いと思ったので紹介します。(長いストーリーの筋が分かる程度に転載し、割愛部分は… で示した)

高校の生物クラブで

あるとき、プランクトンを顕微鏡で観察してスケッチすることになりました。ところが、私はスケッチがヘタで、どう見ても実物とかけ離れている。… 「だったら顕微鏡で実物を撮影してやろう」と思い立ちました。… 当時はまだ顕微鏡撮影は一般的ではありませんでしたが、一眼レフにアダプターを取り付ければ撮影は可能。… 今のカメラのようにオートフォーカスではないので、シャッター速度や絞りなどは試行錯誤を繰り返すほかありませんでした。だから、夏休みも学校に通って、無我夢中になってデータを延々と取り続けました。徹底的に「数」をこなしたのです。そして夏休みも終わりごろようやく撮影に成功。… 学校でも大評判を呼びました。 … 顕微鏡撮影などやったこともありませんでしたが、徹底的に撮影データを取り続ければ誰でもできる。そう思って、延々とやり続けることで、誰もやったことのないことに成功したのです。未経験のチャレンジであっても、「数」をこなせば成功できることを学んだ貴重な経験でした。(p59~p61)

 

大学の写真部で

コンテストに応募することが決定しました。… 写真は大好きですが、正直、才能はそれほどないとわかっていました。… 多少腕が悪くても、特徴のあるアングルを確保できればチャンスがある、考えたわけです。… 夕方から明け方まで火の見櫓に陣取って写真を撮りまくりました。… 陽が沈むときや夜が明けるときには、秒単位で光の具合が変化していきます。才能のない私が、狙ってベストのシャッターチャンスをとらえられるはずがない。だから、とにかく「数」を撮ったわけです。… すると、1000枚のうちに2~3枚くらいは奇跡的に美しい写真があるのです。… なんと大学連盟コンテストで金賞を受賞。平凡な人間であっても「数」をこなせば、圧倒的な「質」を生み出すことができる。このとき、私は、この真理を実感したのです。(p61~p63)

 

大学の研究室で

4年生になってから研究室に入るのが普通なのに、私は3年生の夏休みから来るように指示されました。… 最初に任されたのは「洗い屋」の仕事。朝から晩まで、ひたすら機材を洗う役割です。… 「ビーカー洗いの一流になってやる」と思って、ピッカピカに磨き上げましたね。それだけではありません。ありとあらゆる雑用を頼まれました。 … まさしく「使い走り」ですが、文句ひとつ言わずにこなす毎日でした。すると、だんだん頼みごとが変わってきました。「ちょっとメシ食べてくるから、この実験見ておいてくれ」 … 「この実験は一晩中やる必要があるが、大事な用事があるから、小西、やっといてくれ」 … 3年生の夏休み中に研究に着手できるのは、異例中の異例。… 実験の仕方からレポートの書き方まで手取り足取り教えてもらうこともできました。 … これはどの社会でも通用することです。要するに、「先輩にかわいがられなければしょうがない」ということです。そのためには、「下積み」「下働き」は非常に有効なのです。どんな頼み事でも、イヤな顔ひとつせずに笑顔でやる。しかも、頼まれた以上の成果をお返しするつもりでやる。すると、さらに頼まれます。そうやって頼まれたことを全部こなすうちに、信頼されるようになる。かわいがってもらえるようになる。そして、自然とチャンスが舞い込んでくるのです。これは、世界中どんな場所でも変わらない真理です。間違っていけないのは、先輩に媚びる必要は一切ない、ということです。(p69~p71)

 

参考

  1. 小西史彦 マレーシア大富豪の教え ダイヤモンド社 2017年4月5日発行
  2. マレーシア大富豪の教え DIAMOND online 第1回2017.4.10~第30回2018.2.3

大学入試への民間英語試験の暴力的な導入

文科省が大学を脅迫している実態


 

圧力に屈した東大

2018年4月27日~ (民間試験不使用宣言の撤回~)

東大、民間検定試験を入試活用へ 共通テスト英語で方針転換 共同通信社 2018/4/27 18:50 東大は27日、大学入試センター試験に替わって2020年度に始まる「大学入学共通テスト」の英語で導入される民間の検定試験を、入試の合否判定に使う方向で検討を始めたと明らかにした。福田裕穂副学長は3月の記者会見で「現時点では拙速」として判定に使わない考えを示していたが、方針を事実上転換した。

共通テスト 東大、民間試験使用へ 方針転換 毎日新聞2018年4月27日 21時18分 最終更新 4月27日 22時56分 福田裕穂副学長は3月の記者会見で「高校の授業が民間試験対策になる恐れがある」などとして合否判定に使わない方針を表明しており、事実上の方針転換となる。 …

大学入試の英語業者テストの弊害 山内康一 立憲民主党 福岡3区 2018年04月27日 これまで安倍政権下で民間業者試験の導入を決める審議会には、民間業者の関係者が「有識者」として選ばれ、自分たちに都合の良い議論をしていました。「有識者」というより、「当事者」が議論していれば、予定調和的な結論になって当然です。導入のプロセス自体に大きな問題がありました。… 安倍政権の「教育再生」は、そこそこ機能している制度を、より悪い制度に代替しているケースが多いです。むしろ「教育改悪」といってもよいものばかりです。教育政策の面でも「安倍政治を終わらせる」ことが必要です。

2018年3月10日~ (民間試験の不使用を宣言~)

honeycomb@honeycomb_h 国大協はそもそも民間試験導入に反対していたのだ それを半年もしないうちにあっさり転換(文科省に押し切られたのだろう。文教族を多数要する清和会が自民党最大会派) 法人化した大学は首根っこを押さえられている 東大は絶対に譲るなよ ここで白旗上げたらいよいよ全部乗っ取られる 3:25 – 2018年4月22日

阿部公彦@jumping5555 民間試験導入を強行させようとするのは「国」ではありません。国大協に圧力をかけるのは文科省。文科省に圧力をかけるのは、自民党の「閣僚級の国会議員」。総理に近い人です。この人によると、憲法改正と民間試験導入はつながるとか(!)。「東大に言うことを聞かせる」と公言しているようです。19:00 – 2018年4月22日

阿部公彦@jumping5555 こちらは4月3日「東大新聞」掲載のインタビュー。若い記者さんでしたが、記事のまとめ方が上手。それにしても、こんな「インチキ英会話商法」みたいな政策に乗っかったら東大は世界の笑いものでしょう。国際化なんてとてもおぼつかない。執行部の英断を評価します。腐敗議員の圧力に負けないでほしい。18:50 – 2018年4月19日

国大協が共通指針を発表 大学入学共通テスト 東大は方針変えず 東大新聞 2018年4月17日
東大を含む全国86の国立大学などから成る国立大学協会は3月30日、大学入学共通テストで導入される英語民間試験と国語・数学の記述式問題の入学者選抜への利用方法について、国立大学共通の指針を発表した。民間試験については、成績に応じて大学入試センター実施のテストに加点するなどの方針を選択肢として提示した。… 民間試験の成績を入学者選抜に使わない方針を明言している東大は、本誌の取材に対し「方針は変わらない。現段階で答えることはない」と解答した。(KIT Speakee Project @KITspeakee 4:23 – 2018年4月18日)

東大、英語民間試験は合否判定に使わず=新共通テスト時事ドットコムニュース 2018/03/10-19:52
東京大は10日、大学入試センター試験に代わって2020年度から始まる「大学入学共通テスト」の英語で導入される民間試験について、入試の合否判定には使わない方針を明らかにした。… 東大は、異なる試験の結果の公正な比較が難しいなどとして、合否判定では活用せず、マーク式試験の結果などを使う考えだ。

2017年

阿部公彦@jumping5555 むしろ下村さんの最大の功績は「教育は利権になる」ことを発見したこと。そのやり方の多くはすでに報道されてきたとおりですが、まだ十分に知られていないのが、センター試験英語の民営化が含むさまざまな問題です。この本ではそのあたりをじっくり扱います。(5/10) 5:10 – 2017年10月7日

2015年

教育利権に群がる“癒着”人脈(「週刊文春」)──子どもたちの教育を食い物にする下村氏は文科大臣を即刻辞任すべき TABIBITO 2015/3/28(土) 午前 0:26 今週発売されている「週刊文春」4月2日号では、さらに新たな疑惑を報じ、下村大臣と、民間企業との露骨な“癒着”人脈があることが明らかにされているのだ。… 記事は、最後に、3月24日は、市民グループが東京地検に対して、政治資金規正法違反の疑いで下村氏、榮秘書官らを刑事告発したとして、「国家100年の計といわれる教育。その政策遂行にあたっては高い透明性が求められる。下村氏の大臣居座りは、教育行政への信頼をさらに失わせることになる」と結ぶ。関連して、昨日発売の「日刊ゲンダイ」(27日付)の「下村文科相違法献金疑惑 ついに捜査着手か 告発時様ら添付された『真っ黒』証拠」と題した記事も付け加えて紹介しておきたい。… 教育市場は10兆円とも40兆円とも言われていおり、英語教育だけでも「3兆円市場」とも言われている。未来を担う子どもたちの教育が、汚職政治家たちや利権企業らによって食い物にされることは絶対に許されない。

イーオン社長とゆかいな仲間たち 楽天はTOEIC「社員平均800点」をどう実現したか (PRESIDENT Online 2015.3.19) 楽天が英語公用語化に取り組んでおられた2011年12月、葛城さんにお会いしたとき、「昇格トレーニング」の話もうかがいました。… 三木谷は400人に、本当に久しぶりの日本語で、スピーチをしたのです。「英語は将来必ず使うことになる。習得のために会社はあらゆるサポートをする。だから、がんばってほしい――」すると、雰囲気が変わったのです。… イーオンは、「TOEIC満点」「英検一級」を持っている講師がたくさんいる。そのなかでも、講師を研修するトレーナーや、あるいは企業研修課の講師を、毎朝行くように指示しました。… 英語の公用語化を決めた最初の全社員平均は526点でした。最新データでいうと全社員の平均は800点に達しました。

塾・予備校業界との癒着…下村文科相がむさぼる「教育利権」(日刊ゲンダイ 2015年3月1日) ナゾなのは一介の塾経営者だった下村大臣の後援組織が全国各地につくられたことだ。背景にはドス黒い癒着構造が横たわっている。… 国会で一連の問題を追及している民主党の柚木道義議員はこう言う。「献金の原資は、塾や予備校に通う子どものために保護者が懸命に働いて捻出したお金です。下村大臣は教育行政を食い物にしているとしか思えません」

学習指導要領の改定作業始まる 英語教育、新科目、課題解決型学習の指導法などが柱[教育](現代ビジネス 2015年01月24日(土))文部科学省は2015年から小中高校の学習指導要領の改定作業を本格的に始める。… 次期学習指導要領は2020年度以降、小学校から順次実施を目指す。11月20日に下村博文文科相が中央教育審議会(中教審)に、学習指導要領の改定を諮問した。… 今回の改定は、新教科・科目の検討だけではなく、指導方法や成績評価の改善にも力点を置いたのが大きな特徴だ。新たな指導方法として挙げられているのが「アクティブ・ラーニング」。課題を設定して生徒同士や教師と生徒が議論しながら解決策を探る授業法で「課題解決型学習」「双方向型学習」ともいわれる。

2014年

中教審は「英語教育の早期化」という諮問を慎重に検討せよ Tweet ThisSend to Facebook | by suzumura 2014/11/25 政策の決定に携わる者の狭隘な視野が前途有為な児童や生徒の将来に悪影響を及ぼすことは避けられなければなりませんし、英語の教育を早期から行うという計画が新たな利権を生み出すための措置となることも、断固として排除されなければなりません。その意味でも、下村文科相による中教審への諮問は実態を伴わないものであるばかりでなく、英語を含む今後の日本の教育界に禍根を残すことになりかねないといえます。

2013年

国家公務員の採用試験、「TOEFL」導入を検討 15年度めど 日本経済新聞 朝刊 2013/3/15付 政府は国家公務員採用試験に民間の英語能力テスト「TOEFL」を導入する検討に入った。キャリアと呼ばれる総合職の志望者が対象で、2015年度の試験をめどに採用する。

2011年

電力利権と同じ構図? 日本の英語教育のガラパゴス化を招く TOEIC偏重と経産省の罪 ~中韓もTOEFLに舵を切った! (田村耕太郎 DIAMOND online 2011.5.21)  資格ビジネスの美味しさとそれを堪能しているかのようなTOEIC運営財団の姿である。経産省と財界というくくりでみると、まるで電力利権のような構造ではないか。… 日本の財界が経産省に気を使ってTOEIC重視で行くとなると、英語教育もガラパゴス化していく。教育の出口である採用を左右する企業がTOEIC重視だと教育サイドもTOEIC対応に引っ張られてしまう。

 

参考

  1. 下村文科相ー道徳教育推進者の究極の不道徳 togetter 2015年3月17日
  2. 文部科学省 英語教育の在り方に関する有識者会議 委員名簿 石鍋 浩 足立区立蒲原中学校校長 大津 由紀雄 明海大学外国語学部教授 佐々木 正文 東京都立町田高等学校長 髙木 展郎 横浜国立大学教育人間科学部教授 多田 幸雄 株式会社双日総合研究所代表取締役社長 藤村 徹 京都市立大宅小学校長 座長代理 松川 禮子 岐阜県教育委員会教育長 松本 茂 立教大学経営学部国際経営学科教授 三木谷 浩史 楽天株式会社代表取締役会長兼社長 安河内 哲也 一般財団法人実用英語推進機構代表理事座長 吉田 研作 上智大学教授

職を獲れる研究者になるための20のポイント

アカデミックな世界にはパーマネントあるいはテニュアトラックのポジションは非常に少なくて、大部分の人は研究を辞めざるを得ない状況です。

職を得られる研究者になるための、職に呼ばれる力(Employability)とは、一体どのようなものでしょうか?

もちろん、研究大学と教育大学とでは求める人材は異なりますし、大学ごとにいろいろな事情があるでしょうから、一律にこれが絶対条件といえるわけではありません。

0.コネを作ること

結局、「就職=コネ=呼ばれるもの」と言い尽くせるのではないかと思います。良い論文を出して人に知られるというのも、ある意味、人との繋がりを作る行為ですし。

 

⇒【世間の常識】募集が出たときには採用される人は既に決まっている

 

『成功の戦略と文章術』(羊土社)という本に、

学問の世界で輝かしいキャリアを歩む人たちには共通点がある。それは残念ながら、天才であるとか、平均以上の知能を持っているとかいうことではない。むしろキャリアは、特に北米では、良くも悪くもその人のネットワークの強さ次第で決まるのである。 ‥(中略)‥ 空席に呼ばれるのではなく自ら応募する場合でも、ネットワークの力は、面接に呼ばれるかどうか、そしてオファーが来るかどうかに影響するのである。(61~62ページ 成功の戦略と文章術)

コネの重要さが書いてありました。世界のどこに行っても、どこの業界に行っても同じです。そんなことは、当たり前田のクラッカーです。

  1. 「あたり前田のクラッカー」と聞いたことがあっても意味が分かってない人集まれーーッ!! P.K.サンジュン2014年11月5日 Rocket News 24  
  2. 前田製菓 「あたり前田のクラッカー」でおなじみの前田製菓のホームページ(https://www.atarimaeda.com/)

 

1.論文は身を助ける

トップジャーナルに論文を最低でも1報、できれば複数報持っていれば、研究者として生き残れるチャンスが上がります。ネイチャーやサイエンスのような一般誌に論文が出れば、いやでも注目されますから、それまで知己でなかった人の目にも留まり、職に呼ばれやすくなるのは当然です。

Getting your research into an influential journal is certain to give a healthy boost to both academic standing and future career prospects. (How to get published in high-impact journals: Big research and better writing. Posted by Julie Gould, Nature Jobs Blog 03 Nov 2014)

 

2.研究の分かりやすさ

「この人は、これをやった人」と一言で言い表せるような論文を出した人は、その研究分野における画期的な仕事をした人ということですから、異なる分野の人からみても業績が評価しやすく、職を得やすいと思います。

 

3.自分の研究領域を確立すること

あれこれつまみ食い的に論文を出すよりも、大きなストーリーになるような仕事をコンスタントに出している人のほうが、良い印象があります。自分の研究領域をはっきり持っている人のほうが評価されやすいでしょう。

 

4.コンスタントに論文を出していること

必ずしもトップジャーナルでなくても、コンスタントに論文を出していることは、研究者としての能力を認めてもらうためには非常に重要です。情報系、化学系、生物系などの分野の違いにより、必要となる論文出版の頻度はかなり異なると思います。自分の研究分野では1年あたりどれくらいの論文数が普通のペースなのかを知り、それを上回っている必要があります(人並みに仕事をしていても、アカデミアの職は得られない)。

 

5.共同研究をすること

研究能力と人間性の両方を評価してもらう機会としてベストなのは、共同研究です。ジョブをゲットしている人に聞くと、雇用先の大学の先生がもともと共同研究者だったという話が頻繁にあります。

 

6.ホットな分野で競争に勝つ人間になること

みんなが面白がるようなホットな研究分野は、競争も激しいですが、競争に勝った人は非常に大きな注目を浴びます。そういう人は、競争がないマイナーな分野の研究者よりも評価されやすくなるでしょう。

 

7.セミナー、学会、懇親会、その他、外に出ていって多くの人と知り合うこと

職を得たければ、相手に業績と名前と顔を覚えてもらわないと始まりません。普段から積極的に外に出て行って自分の研究内容を話すことが大切です。いい研究をしていい論文を出せば、人目について、セミナーやシンポジウム、ワークショップなどに呼ばれる機会が自然と増えるので、まずは良い論文をタイムリーに出すことです。結局のところ、職には呼ばれるものなのです。

みんな
仕事は自分で選ぶものだと
思っているけれど、
仕事は選ぶものじゃないの。

仕事がその人を呼ぶの。

斎藤ひとり

 

8.上の人から目をかけられる人間になること

自分を雇ってくれる人、推薦してくれる人は、自分より偉い人です。偉い人に気に入られれば、職を得やすくなるのは当然です。自分をかわいがってくれるような偉い先生が複数いれば、心強いでしょう。「職が獲れる人」=「上から可愛がられる人」という構図は、アカデミアか民間かを問わず普遍的な真理にみえます。

 

9.印象に残る人間になること

研究内容の面白さと人柄の良さの両方で、強く相手に印象付けられることは重要です。何年か前に一度どこかで会っただけであっても、いつかその人が雇用する側としてよい候補を探す立場になったときに、覚えてくれているかもしれません。

 

10.人柄の良い人になること

こんな人とは一緒に仕事をしたくないと思われるような性格でなく、同僚になるのに相応しい人格を備えている必要があります。

 

11.運を身に付けること

結局、決定的な要因は運なのです。… 運が巡ってくる確率を上げる方法はあります。それは、縁です。… 縁は人とのつながりです。… 縁は作ることができます。方法は単純で、真摯に他人と関われば良いのです。… 他人と関わるには動かねばなりません。学会や研究会、勉強会など人が集まる場にコミットする必要があります。… 「コミットする」とは、参加だけを意味しません。討論で質問したり、懇親会で話をしたりを含みます。そこであなたの存在は他人の記憶に刷り込まれます。他人に認知されて初めてあなたは何者かに成るのです。(どうすれば大学教員になれるか 長束・鈴木研究室 niigata-u.ac.jp)

 

12.若いうちに探すこと

日本の法律が高齢研究者をジョブマーケットから排除しています。

40歳以下の者 年齢制限の設定は、長期勤続によるキャリア形成を図るためである(福島大学 教員公募 JREC-IN D118041187)

長期間の継続勤務による職務に必要な能力の開発及び向上を図ることを目的として、青少年その他特定の年齢を下回る労働者の募集及び採用を行うとき。 (雇用対策法施行規則第1条の三第一項第三号イ e-gov.go.jp)

 

13.女性であること

女性限定と明示した公募が目に付きますし、明示的でなくても、女性の採用に積極的な場合も多いようです。

応募資格 女性であること。女性教員の割合が相当程度少ない現状を積極的に改善するための措置として,女性に限定した公募を実施します。(【卓越研究員】自然科学系卓越研究員事業による教員公募(助教) 新潟大学 JREC-IN D118040324)

 

14.外部研究費を獲得できる人間になること

研究はお金がないと始まりません。研究費を獲れる人間だということを示すために、外部資金獲得実績を積み上げておくことは必要です。どういう人を採用したいかと聞かれた大学関係者の返答として、「お金をとってこれる人(=外部資金を獲得できる人)に来てもらわないと困る。」といった言葉がよく聞かれます。

 

15.その大学の研究環境でできる仕事であること

研究内容によっては、特殊な測定装置が必要であったり、あまり一般的ではない実験動物を用いたりしますが、そのような研究環境を提供できない大学とはマッチングしないのは当然のことです。

 

16.相手の意図を読み取ること

公募要項は行間を読むことが大切です。どんな人材を望んでいるのかは、行間に書かれています。募集をかけている大学のその学科の理念、入学試験問題、カリキュラムと教育内容、ファカルティの研究内容や経歴、研究環境、教育環境、就職状況、候補者に求められている職務など、徹底的なリサーチを行ってから応募書類を作成する必要があるでしょう。聞いてみて初めてわかることもあるので、応募書類を書き始める前に、遠慮せずに積極的に先方へ問い合わせてみるのも大事です。これから同僚となる人たちなのですから、この段階でコミュニケーションを積極的に取らない理由はありません。

 

17.現在のジョブマーケットの動向を正しく把握すること

上の世代の人達の、「俺はこれでも就職できた」という体験談で安心してしまわずに、冷静に着実に準備を重ねてください。(文系の研究者になりたい人達に知っておいてほしいこと bluelines 2012-01-05)

 

18.与える人間になること

欲しがる人間よりも、その学科に足りないものを与えられるような人間が、ファカルティとして歓迎されることでしょう。

19.自分が何をやりたいのかを知ること

教員選考の応募書類にせよ面接のセミナーにせよ、自分のパッションがどれだけ相手に伝わるかも大事だと思います。

そもそも、他に選択肢がなければ仕方ありませんが、自分がやりたくないことしかできない職を得ても、人生有意義ではありません。

 

参考

  1. Tips for Getting a Faculty Position (Posted by Guest Blogger on May 2, 2017 Addgene’s Blog)
  2. ■新卒博士のアカポス公募記録(はてな匿名ダイアリー2017-03-12)私はなんとか新卒で高専教員になれたので、ここに記録を残しておきます。これから後輩の役に立てば嬉しく思います。 指導教員のコネで仕事を紹介というのもこの業界にはあるらしいですが、不幸にして私は一切そのような機会に恵まれませんでした。ですから、全くのコネ無し公募(jrecin)のみの結果です。
  3. どうすれば大学教員になれるか (長束・鈴木研究室 niigata-u.ac.jp)
  4. 6年間研究をして気づいた研究職(技術職)に求められる人材の9つの特徴 (さて、プログラマー目指しますか。2016-03-05)
  5. 山極壽一 京都大学総長の名言bot @yamagiwa_j_bot 高校生たちがもし、研究者という職業に憧れて科学をやろうと言うなら、それは間違いだと私は思う。科学は職を得るために志すものではないからだ。新しい発見をしたい、未知の世界を見たい、常識を変えたいという気持ちが科学への興味を高めるのであって、科学が職業を約束するわけではない。15:08 – 2017年2月4日
  6. 大学などのアカデミア研究者にもかなり当てはまるような気がしてなりません。学術分野における突出した才能・資質は確かに最も必要ではあるのだが、コミュニケーション能力の高さや抜け目なさや図々しさ、意外に強欲であること、案外気を使えることなどはポジションを得る上では相当重要かなと。 https://t.co/BofsxIXv3k— pkm (@tkmpkm1_mkkr) 2018年4月27日

  7. pkm@tkmpkm1_mkkr 基本、大学教員は応募するにしても「選ばれて」ポジションを得るものなので、誰かしらに好まれなければ無理な仕事ではある(もちろん他の仕事も層だと思うが)。ただ会社の就職と少し違うのは、複数ではなく一つの枠を巡って争うので、その一つに収まるような人材なのだから、それはそれなりな魅力が。1:55 – 2018年4月27日

 

参考(関連した報道)

  1. 幻の科学技術立国 第1部 「改革」の果てに/4 将来が見えぬポスドク 不安定な就職事情 正規研究職、不採用40回 (毎日新聞 2018年4月26日 東京朝刊 有料記事) 科学技術・学術政策研究所の調査では、2009年度に33・8歳だったポスドクの平均年齢は、15年度には36・3歳に上昇。
  2. 研究者の夫の将来が不安です。(its********さん YAHOO!JAPAN 知恵袋 2010/3/15 02:22:26) 彼は申し分なく優しいし、病気の私を支えてくれるのですが、もう30歳過ぎていることもあり、子供も欲しいし、先の見えない綱渡りな人生に、不安ばかり感じてしまいます。
  3. 論点 日本の研究力の危機 「選択と集中」による弊害 小林信一・科学技術政策アナリスト (毎日新聞 2018年1月12日 東京朝刊 会員限定有料記事)

 

記事更新記録 20180617 コネを追加

 

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ラボ報告会で発表するデータがない時

ラボでは定期的にラボミーティング(プログレス、報告会)が行われ、大学院生やポスドクは研究の進捗状況をボスや他のラボメンバーの前で発表するのが一般的です。さて、このラボミーティングですが、いいデータを見せられれば良いのですが、実験なんて大抵の場合期待はずれの結果にしかならないことが多いわけです。そんなときに、どのようにプレゼンを行えばよいのでしょうか?また、研究の原動力、推進力となるようなラボミーティングとはどのようなものであるべきなのでしょうか?

 

ボスからの期待

 

ラボミーティングは誰だって気が重い

ラボミーティングのプレッシャーで大変な思いをしているのは、自分だけではないんだと知るだけでも、少しは気が楽になります。

あぁ、もうまた月曜だ、ラボミーティングで見せるデータが全然無い‥ Ahh another monday, another lab meeting with very little data to show… @Genyi1681 4:52 – 2010年1月11日

 

ラボミーティングで見せるデータがほとんど無い=ツライ時間 lab meeting with very little data = bad times @MattDParker 6:50 – 2010年6月7日

 

私:「来週のラボミーティングは自分の番なんですが、データがないんですけど。」
ボス:「それはあなたの問題ね。」
Me: “I’m supposed to present at lab meeting next week, but I have no data.”
Advisor: “That’s your problem.” @sianbehr 14:48 – 2014年2月21日

 

大学院で最初のラボミーティングだけどデータが無いから休日の写真を1時間見せていよう First lab meeting presentation today as a PhD, no data, just going to show my holiday photos for an hour @Sarah_Bethy_ 0:22 – 2016年2月26日

 

 

データがないときにどうやってラボミーティングを切り抜けるか

そのものずばりのタイトル「新しいデータ無しでどうやってラボミーティングの発表をするか」という記事があったので、項目だけかいつまんで紹介します。

1. 失敗の過程を話して、ラボからの助言を仰ぐ
2.古いデータを見直してみる 定量的な解析を行うことにより、新しい見方ができるかも
3.解析ソフトウェアを使いこなす バイオインフォマティクスツールなどの利用で新しい発見があるかも
(4.論文紹介の時間にする)
5. 新しいモデル、模式図をつくってみる 手持ちのデータや文献からの知見をあわせて新たなモデルがつくれるかも
6.備えあれば憂いなし  日頃からサ イドプロジェクトを走らせておいて、何もニューデータがないという状態をつくらないようにする (How to present during lab meeting without new data May 25, 2017 BY Brittany Carson)

やった実験データをラボミーティングのときに全部見せずに、一部は将来のラボミーティングにとっておくというのも手かも。

 

ラボミーティングをストレスに感じるか、楽しめるかは、研究能力というよりも、ラボミーティングのあり方に対する当人の考え方次第です。

失敗を話そう

試薬と時間を無駄にするだけの馬鹿げた実験の失敗はおいておくとして、現在の技術ではどうにもうまくいかないという種類の失敗は、ラボ内で共有したほうが良いと思います。こういうやり方ではうまくいかないということは貴重な情報になるからです。

「私は1万回失敗したのではない。1度も失敗してはいない。私は、これらの1万通りの方法がうまくいかない、ということを示すのに成功したのだ。うまくいかないやり方を全部つぶしたとき、私はうまく行くやり方を見つけるであろう。」(トーマス・エジソン)

“I have not failed 10,000 times. I have not failed once. I have succeeded in proving that those 10,000 ways will not work. When I have eliminated the ways that will not work, I will find the way that will work.” (Thomas Edison) (How Failure Taught Edison to Repeatedly Innovate. By Nathan Furr, forbes.com Jun 9, 2011)

生データを見せよう

本人はうまくいかなかったと思い込んでいるデータでも、第三者がみると案外悪くないと感じることがあります。逆に、本人がうまく行ったと思っているデータであっても、客観的にみるとアーチファクトの可能性が高いことがあります。あるいは、生データをみれば、当初は予想していなかったような、新しい見方ができることに気付くかもしれません。

平均値を計算して見せるだけだと、データの分布の情報が失われます。同様に、画像データ等から特定のパラメータのみを抽出して発表に用いると、他の情報は全て捨てていることになります。違う人が同じデータを見ると、違う発見に繋がる可能性があるので、生データを見せ合う習慣は非常に大切だと思います。

論文発表に際しても、棒グラフで平均値とエラーバーを見せるだけでなく、データポイント全てのプロットを要求するジャーナルが増えています。生データのチェックをラボとして徹底していれば、巷を騒がせている研究不正、データ捏造の大部分は未然に防げたはずで、生データをチェックしようとしないボスがいるとしたら、それは無責任というものです。

 

ネガティブデータはネガティブではない

自分が見た中で印象的だったラボミーティングは、説明したい現象に関して仮説を提示してはその仮説が否定されるような実験結果を提示し、また新たな仮説を出してはそれが否定され、とかなり長期にわたりネガティブデータが積み上げられたのですが、そうやって可能性を絞っていくことにより最後は一番うまく現象を説明する仮説に到達してそれを支持する実験結果とともにトップジャーナルへの論文掲載となったもの。ネガティブデータでがっかりする必要はまったくないということがよくわかりました。

私の最初の実験のお話をしましたが、本当に簡単な実験で、どうでもいいような実験なんですけれども、血圧を上げると思っていた薬が逆に思いきり下げた。 そのときにやっぱり人間のタイプが2つに分かれると思うんですね。どっちもいいと思うんですが、「予想どおり血圧が上がったら非常にハッピー な人」つまり、予想が外れたらがっかりしてしまうタイプと、そうじゃなくて、予想どおりだったら「まあこんなもんか」と思って、逆のことが起こったときに ものすごい興奮するタイプ。こっちが僕なんですけど、この2つに大きく分かれると思うんですね。(山中伸弥氏 研究者に必要な資質は何? ノーベル賞の山中・赤﨑両教授が学生の質問に回答 ログミー )

 

 

ラボミーティングを楽しみに

長い研究人生を送るなら、研究生活の全てを楽しめたほうがが良いわけで、ラボミーティングも自分の番が待ち遠しくなるようにしたいものです。

 

ラボミーティングにおけるPIの役割と責任

ネガティブな結果にダメ出ししたり、ポジティブな結果の先を考えたりすることなら、誰にでもできます。学生や部下の研究が思い通りに進んでいない状況にどう対処するかで、PIの資質、能力が問われるのではないでしょうか?このような状況に対してPIがどのような態度で臨むかは、ラボ全体の士気に多大な影響を与えます。

また、ラボミーティングが、ボスが描いたストーリーに合う実験結果以外は発表できない場だと、ラボの雰囲気は非常に悪くなります。研究員や大学院生にかかる極度のストレスのため、研究不正を誘発しかねません。そのようなラボでデータ捏造に走る研究者が出たとしたら、ボスにも相応の責任があるといえるでしょう。

アクティビティの高いラボのボスは、人間に対しても、実験データに対しても、受容的な態度ができているように思います。ボスが常に研究員とともに真剣に考えるという態度を取るので、その態度は他のラボメンバーにも共有され、個人が精神的に孤立することなく、ラボ全体にencouragingな雰囲気が醸成されます。

 

効果的なラボミーティングとは

私がこれまで見たラボミーティングでうまいプレゼンだなあと思ったのは、回を重ねるごとにストーリーに必要なデータが付け加わっていって、最後はきっちり論文になったというもの。論文が形作られていくさまが、その人のラボミーティングの度にはっきりとわかって、素晴らしいものでした。論文というゴールが常に明確でブレることなく、まさにプログレスリポートと呼ぶに相応しいものでした。常にこうありたいものです。研究者にとって、形にする、論文にするということは最重要なことですから。

常に新しいデータを見たがるボスもいるかもしれませんが、毎回新しい実験をして新しい結果を得られたとしても、一つのストーリー、論文にまとまらないのであれば、あまり建設的ではありません。常にゴールへの道筋からずれないようにするのはボスの役割でしょう。

同じ実験データであっても、そこから思い描くストーリーが、実験した当人とボスとの間で食い違っていることがあります。その場合は、二人で論文を執筆するときにチグハグな直し合いで時間を浪費しかねません。論文出版に向けての考え方の摺り合わせは、日頃のラボミーティングの意義の一つでもあります。

ラボミーティングでは、前回の自分の発表以降に出た新しい実験データだけをいきなり話し始める人も多いようです。しかし、ラボ内のメンバー全員が前回までの内容を細かく覚えているわけでもなく、その実験の意義や目的を即座に理解できるわけではありません。年齢にもよりますが、意外と、ボスがこれまで話した内容を忘れていたりもします。そんなわけなので、研究のゴール、描いているストーリーや仮説、実験目的、これまで得られた実験データがストーリーにどうフィットするのかなどを含めたプレゼンテーションにするほうが、論文というゴールへ向かう姿勢がラボ内で共有できて建設的です。

 

参考

  1. How to survive your first lab meeting (abcam.com)
  2. Meeting in the Aisle 28th February 2017 By quantixed
  3. What to do at lab meetings? Posted on January 15, 2014 by Meghan Duffy
  4. Lab Meeting Presentations Done Right by David Bourdon – 03/29/12
  5. How to hold an effective (lab) meeting. Posted on September 19, 2006 by Bill Hooker
  6. http://www.mpiovesan.com/lab-meeting
  7. Lab meeting What do you do in lab meetings? Small Pond Science
  8. Lab meetings: Pros and cons of various styles May 01, 2017 BY Melissa Galinato
  9. Badali, M. (2002). The lost art of lab meetings. Psynopsis: Canada’s Psychology Newspaper, 24(4), 14. (PDF)
  10. How to run a successful lab meeting © 2007 Lena H. Ting (PDF)
  11. Tips for Talks. Help for giving a talk or lab meeting (PDF)

論文執筆時の注意点:曖昧さの排除

科学論文を書くときに気を付けるべきことは、自分の書いた英文に曖昧さがなく、どんな読者に対しても確実に一通りの意味、解釈しか許さない英語の文にすることです。そんなことは当たり前だと思われるかもしれませんが、いざ書いてみると、これが案外難しいのです。曖昧さがどのようにして生じるのか、その原因をいくつか考えてみたいと思います。

 

曖昧さが生じるmore

Women like chocolate more than men.
.

「女性は男性よりもチョコレートを好む。」と書いてしまうと、「女性は、男性のことを好むよりももっとチョコレートのほうを好む」という意味にも、「女性と男性とで比較すると、女性のほうがチョコレートをより好む」という意味にとれます。日本語でも英語でも、二通りの解釈が有り得るため、曖昧さが生じます。

論文においては、文脈から明らかだから問題ないと思うかもしれませんが、それまでに書いてきた部分の文脈がすでに読者にとって明らかでなくなっているかもしれません。また、英語が堪能でない読者には不親切な態度です。

moreの使用が、文法的に2つの意味を生じさせる文例をもうひとつ、および意味を一意に確定させる書き方を紹介します。

‘… the starch yielded more glucose than maltose‘

 

say either
‘… than did maltose‘
or
‘… starch produced a greater yield of glucose than of maltose’.

(出典:Vernon Booth. Writing a Scientific Paper.Biochem. Soc. Trans. 3 (1) 1-26 (1975))

 

曖昧さが生じるalso

論文ではalso(~も)という言葉が多用されますが、これもかなり曲者です。なぜなら、「ナニナニも」の「ナニナニ」にあたる部分が主語を指す場合と、述語の部分を指す場合との二通りが文法的には有り得るからです。文脈で意味が一つに定まります。

He also went to China.「彼”も”中国に行った」または、「彼は中国に”も”行った」 (https://oshiete.goo.ne.jp/qa/1657213.html)

下の例文では、述部が共通なので、alsoで対比されるものが主語だとがわかります。

Contestant Amanda Hammer Harris tells the judges that her father was Jack Hammer, who wrote “Great Balls of Fire.” Growing up, she didn’t know him, but they made up just before he died. Contestant Amalia Watty also didn’t know her dad; she moved from Anguilla to New York to be near him, but that didn’t work out, so she uses the pain to motivate her singing. (https://www.thestar.com/entertainment/television/opinion/2018/03/21/is-american-idol-a-singing-competition-or-a-group-therapy-session.html)

下の例文では、主語が共通なので、alsoで対比されるものが述部だとわかります。

Bacon notes that studies can be enjoyable, and they can also be useful (whether for developing critical thinking skills or learning something for one’s profession). But he also notes that if done too much, studying could lead to “sloth”— laziness (in other words, if all you do is study, you won’t make the time to apply what you’ve learned and use your knowledge in a positive way). Bacon also believed that certain subjects could enhance different abilities— for example, mathematics can improve concentration, poetry can enhance one’s “wit” (what we today would call a sense of humor), and studying history can expand one’s wisdom.

 

通常は文脈で意味が確定しますが、執筆者には明かなことでも、読者にとっては明らかでない可能性があります。「共通する要素」を指すのに異なる単語を用いてしまうと、曖昧さを呼びこむ恐れが出てきます。

 

同じものを違う言葉で言い換えるのは要注意

英語を書くときは、同じ言葉を繰り返すことを避けなさいと習った人がいるかもしれません。しかし、言い換えが読者にとって明らかでない場合には、曖昧さが生じるため読者は混乱します。常に同じ言葉を使うか、違う語句が同じものを指すことを明示しておく必要があります。

use different terms for the same thing, for example, building, construction, obstacle and bluff body for one and the same study object. Yes, in high school you were probably taught to avoid repeating the same words, and to use comparisons and metaphors, etc. Forget that. (https://www.elsevier.com/authors-update/story/publishing-tips/10-tips-for-writing-a-truly-terrible-journal-article ダメな論文を書くための10のコツ)

 

代名詞が何を指すのかが読者に自明とは限らない

代名詞のthisやitは、すぐ前の名詞を指す可能性が高いのですが、文脈によっては一番近い名詞ではなく少し離れた名詞を指すこともあります。その場合、どの名詞を指すかは意味によって定まるので、文脈が曖昧な文章の場合に、読みにくくなります。

対処方法としては、this単独で使わずに、this observation,やthis resultのように意味をさらに限定すれば、読みやすくなるでしょう。また、代名詞を使うことを避けて、繰り返しをいとわずに同じ名詞をもう一度使えば曖昧さが生じません。

 

 

論文はcrystal clearに書けとよく言われます。通常の読者だけでなく、そそっかしい読者、英語が苦手な外国人、英語のスタイルが若干異なる英語圏の国の老若男女、英語のスタイルやイディオムの意味が多少変化しているかもしれない100年後の読者、その研究内容に関する知識が無い人などなど、どんな人が読んでも意味が一意にしか定まらないような英文を書くことが大切です。

 

参考(英語の書き方)

  1. Single words and phrases that we see and often have to correct (Astronomy & Astrophysics) よくある英語の語法の間違いと、正しい使い方 一覧

 

参考(論文の書き方)

  1. Liumbruno et al., How to write a scientific manuscript for publication. Blood Transfus. 2013 Apr; 11(2): 217–226. doi: 10.2450/2012.0247-12 PMCID: PMC3626472
  2. Tips for Academic Writing and Other Formal Writing Write what you mean, mean what you write For instance, we often speak informally of “going the extra mile”, “at the end of the day”, “hard facts”, things being “crystal clear”  …  if there was no crystal, do not write about its clarity.

科学的とはどういうことか

科学の本質

ミステリーボックスを生徒に見せると、「中身を見せて」と言われますが、絶対に見せません。科学と同じく、ミステリーボックスは「答え」が問題ではないのです。普遍的な真理を得ることは不可能です。疑問を持つことしかできないのです。生徒には、家に帰ったら自分でミステリーボックスを作ってごらん、もし同じように動作をするものが作れたら、成功ということだよ、と言います。しかし、自分のミステリーボックスの中身を見せてあげることは決してしません。これこそが科学のデモンストレーションですよね。

(7:15-) Now, when I show my students the mystery box, they say now show us what’s inside. But, I will never do that. Of course, it’s sealed. Just like science, the mystery box isn’t about the answer. We don’t have access to some sort of universal truth. All we have are the questions. I tell the students, they can go home and make their own mystery box. And, you can do that, too. And, if your mystery box works the same as mine, congratulations, you are successful. But I will never show you the inside of my mystery box. That’s the science demonstration, right?

Teaching science: we’re doing it wrong | Danny Doucette | TEDxRiga

セレンディピティ

現代はある意味でカンニングに近い社会である。情報が溢れ過ぎており、また、便利になり過ぎている。何でも教えてもらえるので、自分自身でとことん考えたり、本当に自力で見つける機会がほとんど無くなっている。‥ 発見に値することは、目の前にいくらでもあるのだ。それを見抜く目があるかどうかが真の問題なのである。その目を確実に育てることこそ創造性教育の原点である。(創造性教育とセレンディピティ 先端科学技術と教育問題 日立製作所、科学技術振興機構研究統括 小泉英明 『危機に立つ日本の理数教育』明石書店 2005年 15~16ページ)

 

参考

  1. http://tedxriga.com/teaching-science-wrong/
  2. 板倉 聖宣『科学的とはどういうことか』仮説社 1977年

 

大学入試改革の民間英語試験候補リスト

大学入試センター試験にかわる民間英語試験として立候補している団体および試験は、日本英語検定協会の英検およびTEAP、Educational Testing ServiceのTOEFL、ベネッセコーポレーションのGTEC、国際ビジネスコミュニケーション協会のTOEIC、ブリティッシュ・カウンシル(およびIDP:IELTS オーストラリア)のIELTS、ケンブリッジ大学英語検定機構のケンブリッジ英語検定およびリンガスキルとなっています。文科省によってどの試験が認定されるかは、2018年3月末に発表される見込み。

立候補している7団体24試験の詳細は以下の通り。

公益財団法人日本英語検定協会

実用英語技能検定(英検)[1級、準1級、2級、準2級、3級]、

英検は、小学生から社会人まで幅広い方を対象とした、英語検定試験です。

使える英語の4技能が評価され、英検取得者は多くの高校・大学の入学試験や単位認定で優遇されています。
英検は、世界各国の教育機関で海外留学時の語学力証明資格に認定されています。英検資格で、世界へ羽ばたく道が広がります。

(引用元:http://www.eiken.or.jp/eiken/merit/)

Test of English for Academic Purposes(TEAP)

Test of English for Academic Purposes Computer Based Test(TEAP CBT)

TEAPおよびTEAP CBTは主に高校3年生を対象とした大学入試を想定して開発されております。テスト構成は日本における「大学教育レベルにふさわしい英語力」を測るうえで適切な設計となっており、テスト内容はすべて大学教育(留学も含む)で遭遇する場面を考慮して作成されております。難易度の目安としては、英検準2級〜準1級程度で、日本の高校3年生の英語を測定するのに最適なレベルとなっております。

(引用元:http://www.eiken.or.jp/teap/merit/index.html)

Educational Testing Service

TOEFL iBTテスト

TOEFL テストは、世界で最も広く受け入れられている英語能力試験で、オーストラリアやカナダ、英国、米国を含め 130 か国 10,000 以上の大学や機関に認められています。希望する留学先がどこであれ、TOEFL テストがその橋渡しをします。(引用元:https://www.ets.org/jp/toefl)

TOEFL iBT テストは、大学レベルの英語を使用および理解する能力を測定します。さらに、reading、listening、speaking、writingの各スキルを組み合わせて、学術的な課題を遂行する能力も評価します。世界全域で 3000 万人を超える人々が、英語能力の習熟度を判断する目的で TOEFL® テストを受験しています。平均的な英語能力は中級から上級の範囲です。Higher Education機関に留学予定の学生 英語学習プログラムへの入学および修了 奨学金や証書授与の候補者選考 自らの進歩を確認したい英語学習者  ビザを申請する学生や社会人(引用元:https://www.ets.org/jp/toefl/ibt/about)

 

株式会社ベネッセコーポレーション

GTEC [Advanced, Basic, Core, CBT]

GTECとは 難易度はAdvanced、Basic、Coreの3タイプから選べます。学年による受検タイプの制限はございません。どのタイプをご受検いただいても一本の評価軸の中でスコアを計測することができます(※1)ので、学習状況に応じて、いずれかのタイプをお選びください。また、GTECは年間を通して、いつでも受検可能です。6月、12月の検定日にご受検いただくと、スコアレポート(個人別成績票)表紙に「OFFICIAL SCORE」の記載がされます(※2)。(引用元:https://www.benesse-gtec.com/fs/about/ab_outline)

ベネッセでは、時代に先駆けて1998年より英語運用力を測定するテスト「GTEC」を提供してまいりました。「GTEC」は、2016年度には全国で1,500校を超える高校で採用され、年間約93万人が受験。2017年度入試以降は、全国約170校の大学・短期大学の推薦・AO入試でスコアを活用することができます。さらに、先述した時代背景の変化に伴う高校卒業後の進路選択機会の拡大や「大学の一般入試でも、高い英語力を測定したい」という大学からのご要望を受け、今回新たに「GTEC CBT」を開発しました。「CBT (Computer Based Testing)」とは、コンピューターの画面に問題を表示し、キーボードやマウスで解答を入力する試験のこと。「GTEC CBT」は、「聞く」「話す」「読む」「書く」という英語の4技能をコンピューターで測定することができる、新しい時代に適合した英語検定です。

(引用元:https://www.benesse-gtec.com/cbt/about/develop)

 

一般財団法人国際ビジネスコミュニケーション協会

TOEIC® Listening & Reading TestおよびTOEIC® Speaking & Writing Tests

TOEIC L&Rはリスニング(約45分間・100問)、リーディング(75分間・100問)、合計約2時間で200問に答えるマークシート方式の一斉客観テストです。出題形式は毎回同じで、解答はすべて問題用紙とは別の解答用紙に記入します。テストは英文のみで構成されており、英文和訳・和文英訳といった設問はありません。(引用元:http://www.iibc-global.org/toeic/test/lr/about.html)

TOEIC Speaking Testは11問・約20分、TOEIC Writing Testは8問・約60分で、試験会場にてパソコンを使用して受験するテストです。

(引用元:http://www.iibc-global.org/toeic/test/sw/about.html#anchor01)

 

ブリティッシュ・カウンシル

International English Language Testing System(IELTS)

International English Language Testing System(IELTS:アイエルツ)は、海外留学や研修のために英語力を証明する必要のある方、およびイギリス、オーストラリア、カナダなどへの海外移住申請に最適なテストです。イギリス、オーストラリア、カナダ、ニュージーランドのほぼ全ての高等教育機関で認められており、アメリカでも TOEFLに代わる試験として入学審査の際に採用する教育機関が3,000を超え、英語力証明のグローバルスタンダードテストとして世界中で受験者が増え続けています。

IELTSはブリティッシュ・カウンシル、IDP:IELTS オーストラリア、ケンブリッジ大学英語検定機構が共同運営で保有する試験で、世界140ヵ国の1,000以上の会場で受験することができます。公益財団法人日本英語検定協会は、日本国内における実施運営及び広報活動をしています。

(引用元:http://www.eiken.or.jp/ielts/merit/)

IDP:IELTS Australia

International English Language Testing System(IELTS)

 

Cambridge Assessment English(ケンブリッジ大学英語検定機構)

ケンブリッジ英語検定 [C2 Proficiency, C1 Advanced, B2 First for Schools, B2 First, B1 Preliminary for Schools, B1 Preliminary, A2 Key for Schools, A2 Key]、

Cambridge Englishは、学習者が実生活のさまざまな状況でのコミュニケーションのために英語をどのように使うことができるかを評価できるように設計されています。
Cambridge English はすべて、言語能力評価の国際指標であるヨーロッパ共通参照枠 Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) に準拠しています。
世界中の20,000以上の大学、企業 (雇用者)、行政機関が、Cambridge English を認定しています。
Cambridge English の試験の多くが、 ビザや入学申請 のため次の国々で利用できます: 英国, オーストラリア, 米国およびカナダ。 IELTS (Cambridge English が提供) も英国ビザや入国申請に使うことができます。(引用元:http://www.cambridgeenglish.org/jp/why-cambridge-english/)

 

リンガスキル Linguaskill

リンガスキル(Linguaskill)について
ケンブリッジ大学英語検定機構が開発するマルチレベル・テストの一つ、ビジネス英語能力テストBULATS(ブラッツ)を基礎として開発されたテストです。
BULATSはビジネスパーソン向けのテストですが、リンガスキルは日常生活の中で身近なトピックが中心の一般英語(General English)の範囲での出題となります。
このように出題範囲が日常生活で遭遇する身近なトピックであること、レベルもA1未満から測定できるため、学生・社会人と広く活用いただける試験です。(対象:16歳以上の英語学習者)

リンガスキルは、教育機関や企業が個人やグループ別の英語力レベルを迅速にチェックできる便利なオンラインテストで、受検者の入学・卒業、採用・昇進に必要なすべての英語力を測定できます。
試験の管理運営も容易で、高いセキュリティーの担保があれば、試験会場や実施日時は柔軟に設定することが可能です。最先端の採点システムで、迅速かつ正確なテスト結果をお届けします。

(引用元:http://www.cambridgeenglish.org/jp/news/view/linguaskill-2018/)

 

参考

  1. 大学入試英語成績提供システムへの参加の申込のあった資格・検定試験一覧(大学入試センター PDF)
  2. 大学入試英語成績提供システム参加要件 平 成 2 9 年 1 1 月 1日 (大学入試センター PDF)

 

報道

  1. 民間試験活用に批判続々 「共通テスト英語」シンポジウム (毎日新聞2018年2月19日 東京朝刊) 民間試験の活用は、マークシート式のセンター試験で評価してきた英語の「読む・聞く」の二つに「話す・書く」を加えた4技能を測ることが目的。現在、活用の対象とする民間試験を決めるための審査が進められており、3月末に公表される。